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AI

293 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema AI.
Eine halb agile Insel im Ozean des Wasserfallkonzerns: Für viele Fundamentalisten der Agilität ein Unding, ist sie für die meisten Teams gelebter Projektalltag. Storys als vollintegriertes Inkrement im selben Sprint in den Status „DONE“ zu bringen, wird durch verschiedene Dienstleister, Systeme und Prozesse für viele Teams im Enterprise-Umfeld nahezu unmöglich. Ein spezieller Integrationstest kann..
Agiler Integrationstest mit Mehrwert
Künstliche Intelligenz hat sich in den vergangenen Jahren zu einem zentralen Thema der Informatik entwickelt. Bereits in den 1940er Jahren wurde die Theorie der Neuronalen Netze entwickelt und in den 1950er Jahren der Begriff der Künstlichen Intelligenz (KI) geprägt. Und schon lange vor KI in Mode war, trieben Wissenschaftler und Techniker aus Deutschland das Thema stetig voran. Anlässlich des „Wi..
Wissenschaftsjahr KI
Wie findet ein Unternehmen die passenden Expertinnen und Experten im eigenen Haus, wenn es sie für bestimmte Aufgaben schnell braucht? Mit dieser Herausforderung hatte es auch die iteratec GmbH zu tun – und entwickelte deshalb eine KI-basierte Suchmaschine, die das zuverlässige und schnelle Finden von Mitarbeiter-Skills ermöglicht.
KI als Basis für die intelligente Suche nach Mitarbeiterskills
Wenn Menschen die Entscheidungen von Künstlicher Intelligenz nicht verstehen und nicht nachvollziehen können, vertrauen sie ihnen auch nicht – sei es bei der Bewilligung eines Kreditantrags oder beim autonomen Fahren. Die Entscheidungen und Handlungen der Modelle müssen deshalb transparent und erklärbar sein.
Das Blackbox-Problem: Künstlicher Intelligenz vertrauen
Die Anzahl von Publikationen zu Computer Vision, Neuro-Linguistischer Programmierung (NLP) oder Reinforcement Learning ist heutzutage gewaltig. Dabei widmen sich die meisten ausschließlich dem Training. Doch oft müssen Data Scientists auch beim Betrieb ihrer Modelle mitwirken. Dafür braucht es einen pragmatischen und unaufwändigen Weg.
Pragmatisch zum Praxiseinsatz von Machine Learning in der Cloud