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Dieser Sammelband verbindet theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen von Kunstlicher Intelligenz (KI) und Data Science: Anerkannte Experten stellen in ihren Beitragen den aktuellen Stand in Forschung und Wirtschaft dar - und bieten so einen einzigartigen UEberblick uber aktuelle Konzepte und ihre Umsetzung in Unternehmen. Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich groesstenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten - ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Loesungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengroessen wie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von uber 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab. Das Buch moechte die interdisziplinare Diskussion und Kooperation zwischen Wissenschaft und Wirtschaft foerdern und richtet sich daher an verschiedene Lesergruppen: Studierende und Absolventen, die Orientierung fur die eigene Laufbahn suchen. Forschende und Lehrende, die einen Einblick in praxisrelevante Einsatzgebiete erhalten moechten. Anwender, Praktiker und Entscheider, die sich uber Chancen und Herausforderungen von KI in der Praxis informieren moechten.