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AI

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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
Wenn Menschen die Entscheidungen von Künstlicher Intelligenz nicht verstehen und nicht nachvollziehen können, vertrauen sie ihnen auch nicht – sei es bei der Bewilligung eines Kreditantrags oder beim autonomen Fahren. Die Entscheidungen und Handlungen der Modelle müssen deshalb transparent und erklärbar sein.
Das Blackbox-Problem: Künstlicher Intelligenz vertrauen
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
Die sogenannten künstlichen neuronalen Netze bilden die Datenbasis jeder künstlichen Intelligenz. Diese Netze finden ihren Ursprung in der wissenschaftlichen Disziplin der Biologie. Lebewesen entscheiden mithilfe von Erfahrungswerten und „gelernten“ definierten Merkmalen, wie sich ihr Organismus in bestimmten Situationen zu verhalten hat. Auch künstliche neuro- nale Netze sollen mithilfe von immer..
Unittests für  ML-Code
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