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AI

332 Inhalte
Entdecken Sie unser Archiv zu tiefgehenden Inhalte zum Thema AI.
Machine Learning (ML) ist auf dem Vormarsch und viele Unternehmen fragen sich, wie sie von dieser Technologie profitieren können. Softwarearchitekten werden also immer öfter Systeme entwerfen müssen, in denen auch ML-Technologie steckt. Die Beschäftigung mit dem Thema ist aber häufig schwierig. Es ist zwar omnipräsent, wird aber meist entweder extrem abstrakt oder aber sehr algorithmisch, daten-ze..
Eine Einführung für Architekten
Handlungsempfehlungen helfen Menschen, konsistente und nachvollziehbare Entscheidungen zu treffen, indem die relevanten Entscheidungsmerkmale und deren Zusammenhänge während der Anwendung transparent gemacht werden. Viele dieser Handlungsempfehlungen basieren auf Expertenerfahrungen, die als fixe Regeln in den zu entscheidenden Sachverhalt einer Domäne implementiert sind. Hier kann KI helfen.
Entscheidungsunterstzützung durch erklärbare KI
Die IT-Branche steht vor der Exascale-Challenge. Das ist die Herausforderung, einen Supercomputer mit 1 Exaflops wissenschaftlicher Rechenleistung (64 Bit Gleitkomma) zu bauen, der also 1 Trillion Berechnungen pro Sekunde durchführt. Das macht klar: Die Zeiten, in denen diese kostspieligen Computer mit eigens für sie entwickelten Spezialprogrammen betrieben werden müssen, sind passé.
Der Mythos Exascale und das neue Paradigma der parallelen Programmierung
Mit Hardwarebeschleunigern für HPC- und KI-Systeme wird das Programmieren in Zukunftimmer paralleler werden. Spannende Zeiten für Entwickler, die heute mit C++ arbeiten. Eine der grundlegenden Neuerungen, die oneAPI für sie bringt, ist das Programmiermodell Data Parallel C++, kurz DPC++. Dabei handelt es sich um ein modernes, paralleles C++ für heterogene Architekturen. Die Basis bildet Khronos SY..
Hello World mit Data Parallel C++
Medizinische Daten von Patienten werden aktuell in Krankenhäusern auf unterschiedlichste Weisen aufgezeichnet und in unterschiedlichsten Systemen gespeichert. Die Daten werden für Diagnosen und Verlaufskontrollen punktuell genutzt, größere Zusammenhänge und daraus ableitbares Wissen liegen jedoch brach. Durch eine kontinuierliche wissenschaftliche Begleitung und den Einsatz von neuartigen Methoden..
Eine Pipeline für KI-basierte (medizinische) Datenanalyse