AI

Derzeit werden zahlreiche Pilotentwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz gestartet. Echtdaten unterscheiden sich oft von Datensätzen in Entwicklungsumgebungen. Daher ist eine Angleichung jener Daten für Vorhersagesysteme besonders relevant, um diese sukzessive in gleichbleibender Qualität in die Produktion zu überführen. Klassifikations- und Regressionsmodelle verbessern sich mit steige..

Viele Unternehmen tappen bei der Frage im Dunkeln, ob und wie Künstliche Intelligenz (KI) für sie sinnvoll wäre. Selbst wenn sie dies beantwortet haben, müssen sie definieren, wie sie die Grundlagen für KI schaffen und erste Projekte aufsetzen können. Die Diskussion der besten Anwendungsmöglichkeit wirft sofort die Frage nach der Brauchbarkeit der Daten und der zugrunde liegenden IT-Architektur au..

Ziel vieler Unternehmen ist es, mit Hilfe von datengestützten Entscheidungen und digitalen Geschäftsmodellen einen Wettbewerbsvorteil zu generieren. Wesentliche Herausforderungen sind dabei nach einer Erhebung der Enterprise Strategy Group die zunehmende Anzahl an Systemen, die Vielzahl unterschiedlicher Datenquellen und Anwendungen, die stetig steigenden Datenvolumina sowie die Integration Künstl..

Die modellbasierte Entwicklung ist in den vergangenen Jahren zu einer Standardmethodik bei der Konstruktion großer softwarebasierter Systeme geworden. Zur Modellierung des gewünschten Systemverhaltens stehen verschiedene grafische Sprachen (UML, Simulink, Scade, Ascet u. a.) und Modellierungswerkzeuge zur Verfügung. Auch für die Verarbeitung solcher Modelle existieren verschiedene Werkzeuge, etwa ..

Änderungen von Anforderungen, Anpassungen in Designs und Programmabläufen sind willkommen und zwingend notwendig, um am schnelllebigen Markt von Softwareprodukten bestehen zu können. Hierbei gilt es nicht nur, Software zu ändern, auch die Qualitätssicherung muss kontinuierlich angepasst werden. Ein Großteil des Aufwands besteht in der Anpassung des Testfallkatalogs. Ein wiederkehrender, fehleranfä..