AI

Ein Gespräch über den Stand der Forschung im internationalen Vergleich, die Frage, wie wichtig die Transparenz von KI-Entscheidungen ist, sowie künftige Einsatzfelder.

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?

Frameworks für das Machine Learning (ML) wurden ursprünglich für numerische Mathematik, Matrix-Berechnungen oder Statistik optimiert. Mit Deep Learning stieg dann der Bedarf nach darauf optimierten und spezialisierten Frameworks. Immer häufiger kommen deshalb heute Frameworks wie Apache MXNet (Incubating) und Gluon zum Einsatz.

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.

Bei der Qualitätssicherung gibt es eine Vielzahl von Anforderungen an Infrastruktur, Reporting, Tests und Automatisierung. Kommerzielle Software bietet häufig nur ein fixes Feature-Set, das sich gar nicht oder teuer modifizieren lässt. Mit einem Tool-Set aus starken Open-Source-Angeboten sind wir uns dagegen sicher, für jede Anforderung eine Lösung zu bieten. In diesem Artikel zeigen wir beispielh..