Java

Auf dem Markt von Deep-Learning-Frameworks wird man meist im Bereich Python fündig. NumPy, Matplotlib, MXNet, PyTorch oder auch TensorFlow sind aus der Deep-Learning-Gemeinde nicht mehr wegzudenken. Start-ups, die über einen eher kleinen sowie modernen IT-Stack verfügen, haben zumeist kein Problem damit, sich schnell in Richtung Python oder andere moderne Implementierungssprachen auszurichten. Doc..

Das JDK Enhancement Proposal (JEP) 338 umfasst eine Erweiterung des JDK um eine Programmierschnittstelle zur Beschreibung von Vektorberechnungen. Das API ermöglicht es, entsprechende Berechnungen zur Laufzeit in optimale Hardware-Instruktionen zu übersetzen. Dabei ist das Ziel, für die jeweilige CPU-Architektur und die damit zur Verfügung stehenden Befehlssätze eine deutliche bessere Performanz im..

Nachdem wir uns in der letzten Kolumne mit Grundlagen von Git auf der Kommandozeile beschäftigt haben, wollen wir uns nun einige erweiterte Konzepte, vor allem rund um die nachträgliche Manipulation der Historie, anschauen.

Lösungen für die Digitalisierung sind oft sehr komplex, speziell im Falle industrieller IIoT-Anwendungen (IIoT = Industrial Internet of Things). Es handelt sich zumeist um große langlebige Systeme von Systemen mit heterogener Hardware, Cloud-Einbindung und Integration diverser Datenquellen. Noch dazu unterliegen sie stringenten Qualitätsanforderungen wie Skalierbarkeit und Sicherheit. Ohne die ric..

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind Themen, die seit jeher die Möglichkeit für verschiedene didaktische Herangehensweisen bieten. Gruppe A betrachtet KI als Themenbereich, den man durch klempnerartiges Aneinander-Reihen von Bibliotheken abarbeitet. Andere Werke arbeiten sich an der Mathematik ab. Der Addison-Wesley-Verlag bietet mit „Deep Learning illustriert” ein Lehrbuc..