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AI

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Glaubt man McKinsey, ist Künstliche Intelligenz (KI) mehr als nur ein Schlagwort. Es wird erwartet, dass KI, insbesondere durch den Einsatz von Machine Learning (ML), die Wirtschaft für immer verändern wird. Was bedeutet dies für den Lebenszyklus der Softwareentwicklung und inwiefern müssen wir unsere Testprozesse an diese neue, intelligente Welt anpassen?
Testprozesse in der Welt von Machine Learning
Zwischen einer Änderung in einem (Software-)Produkt und der Auslieferung an den Endkunden vergeht zum Teil nicht mal mehr als ein Tag. Ein moderner Testprozess muss mit dieser Geschwindigkeit zurechtkommen, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen. Dafür bedarf es eines neuartigen agilen Ansatzes. Dieser Artikel zeigt, wie diese Herausforderung trotz (oder gerade wegen) eines stetig steigenden..
Intelligente Qualitätssicherung durch lernende Testprozesse
Die Behandlung von Defects ist ein wichtiger Bestandteil von Testprozessen in Entwicklung und Betrieb von Software sowohl im klassischen als auch im agilen Umfeld sowie im Rahmen von DevOps-Organisationen.
Klassifizierung und Routing von Defects
Mit James Goodnight, dem inzwischen 78 Jahre alten Gründer und CEO von SAS Institute, sprach BI-Spektrum über seine Erfahrungen in der Technologiebranche, das Potenzial von Artificial Intelligence und Cloud Computing sowie über das „nächste große Ding“ in Sachen BI und Analytics.
„Ich habe mich immer bemüht, nicht weiter als zwei Jahre nach vorn zu schauen“
Das Buch aus dem O‘Reilly-Verlag definiert eines seiner Ziele als „Nach der Lektüre dieses Buchs haben Sie einen Überblick über das gesamte Thema und können Ansätze einordnen und bewerten“.
Machine Learning kurz & gut“ von C. Nguyen, O. Zeigermann