Die Pandemie 2020 hat uns gezeigt, die Zukunft liegt in schnell erfassbaren und vernetzten Daten, um daraus effizient und sehr zeitnah neue Erkenntnisse zu schließen. Eine App zur Datenerfassung ist eventuell schnell erstellt, aber diese muss zum Beispiel in Notfällen extrem schnell nach Bedarf skaliert werden können. Wie reagiert die IT-Infrastruktur, wenn innerhalb von Tagen Millionen neue Nutze..

Seit ChatGPT die Welt Ende 2022 erobert hat, ist jedem klar geworden, dass Künstliche Intelligenz unsere Privat- und Arbeitswelt verändern wird. Systeme wir ChatGPT basieren auf sogenannten Large Language Models (LLM), das sind riesige, tiefe, neuronale Netzwerke, die mit Abermillionen von Texten aus unterschiedlichen Quellen, wie Internet und Wikipedia, gefüttert werden. Diese Modelle, die auf GP..

Ein einfaches Beispiel mit dem Java-Deep-Learning-Framework DeepLearning4J demonstriert, wie durch den genetischen Algorithmus das neuronale Netzwerk und somit die KI sich selbst optimiert. Hier hilft nun die Evolution – durch natürliche Auslese der effektivsten Parameter und eine gezielte Mutation und Vermischung der verschiedenen Stämme entsteht wie in der Biologie das beste Netzwerk. Die Natur ..

RxJS ist ein sehr flexibles Framework für die reaktive Entwicklung von Benutzerschnittstellen im Frontend-Bereich. Es handelt sich dabei um eine Implementierung von ReactiveExtensions für JavaScript und TypeScript. Der Artikel gibt eine kleine Übersicht über RxJs und dessen zahlreiche Möglichkeiten.

Ein Machine-Learning-Modell muss nicht nur in Echtzeit auf neue Daten (autonomes Fahren, Finanzdaten, IoT usw.) reagieren können, es muss auch leicht neu trainiert und schnell verfügbar gemacht werden können. Aktuell bewährte Konzepte wie Kubernetes und Echtzeit-Streaming-Technologien erlauben es, adaptive, stabile und hochperformante Produkte mit KI-Technologien zu betreiben.