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AI

361 Inhalte
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Autoencoder sind generative neuronale Netzwerke, die äußerst vielseitig einsetzbar sind. Sie finden unter anderem beim maschinellen Übersetzen Anwendung, bei der Anomalieerkennung oder der Bildbearbeitung. Welche Spezialformen sind für die semantische Segmentierung von Bildern geeignet – wie es etwa beim autonomen Fahren unerlässlich ist?
Autoencoder – eine vielseitig einsetzbare Architektur
Künstliche Intelligenz trifft traditionelle Industrie: In der Stahlproduktion unterliegt der erzeugte Stahl einer kontinuierlichen Qualitätssicherung. Der Grobblechhersteller Dillinger setzt dabei ein auf einem Grafikprozessor laufendes neuronales Netz ein. Es unterstützt die bildanalytische Bewertung der Beschaffenheit des Stahls.
KI-gestützte Bildanalyse im Stahlwerk
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
Daten werden immer stärker zu Wirtschaftsgütern, zu strategischen Ressourcen innovativer Geschäftsmodelle. Warum die Unternehmen für das Daten-Sharing Marktplätze brauchen, und was Entwickler über den Telekom Data Intelligence Hub wissen müssen, zeigt der Artikel.
Datendrehscheibe mit KI-Werkstatt
Umfangreichere grafische Benutzeroberflächen (GUI) sind nur mit großem Aufwand manuell zu testen. Mit GUI-Test-Tools lassen sich detaillierte Test-Szenarien definieren, automatisiert ausführen und durch Screenshots dokumentieren. Dabei können der Zustand und die Eigenschaften sämtlicher grafischer Elemente überprüft und beliebige Eingaben und Button-Klicks simuliert werden. Wir berichten über den ..
Durchgeklickt - Automatisiertes GUI-Testen mit Squish