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Künstliche Intelligenz / Machinelles Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) werden inzwischen in fast allen Bereichen unseres Lebens eingesetzt, insbesondere Deep Learning und künstliche neuronale Netze haben zuletzt zu deutlichen Fortschritten geführt. Künstliche Intelligenz gilt als Wachstumsfaktor für Unternehmen, viele Großkonzerne forcieren massiv ihr Engagement in selbstlernende IT-Systeme. Viele Facetten der neuen Technologie – wie ihre Auswirkungen auf unsere Lebensbedingungen, die Verteilung der Produktionsbedingungen und Arbeitsmodelle – sind noch lange nicht ausreichend untersucht.

Ethik und Recht in KI-Systemen: Herausforderungen und Lösungen. Bild: KI-Generiert mit Midjourney

Ethik und Recht in KI-Systemen: Herausforderungen und Lösungen

Ethische Grundsätze dienen als Leitfaden, um sicherzustellen, dass KI-Systeme verantwortungsvoll und zum Wohle der Gesellschaft eingesetzt werden. >> Weiterlesen
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KI & Design Thinking

Die Kombination von Design Thinking und KI ist nicht nur effizient, sondern eröffnet neue Möglichkeiten der kreativen Zusammenarbeit und fördert innovative… >> Weiterlesen

KI mit Weitblick: Künstliche Intelligenz mit Verantwortung in KMU umsetzen

Mit der Nutzung des Sustainable AI Radars können Unternehmen ihre KI-Initiativen nachhaltig gestalten und sicherstellen, dass sie sowohl technologisch… >> Weiterlesen
Entwicklung eines KI-Assistenten mit der OpenAI Assistant API. Bild: KI-generiert von Midjourney

Entwicklung eines KI-Assistenten mit der OpenAI Assistant API

Wie man mithilfe von Assistant API von OpenAI einfachen Assistenten entwickelt, der sinnvolle Aufgaben effizient erledigen kann. >> Weiterlesen
Sicherheitsrisiken beim maschinellen Lernen reduzieren. Bild: KI-generiert von Midjourney

Sicherheitsrisiken beim maschinellen Lernen reduzieren

Wer ML-Angriffsflächen und Risiken kennt, kann ML-Projekte besser absichern und verhindern, dass ML-Projekte keine Hintertür zu geschäftskritischen… >> Weiterlesen
Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilot: Sicherer Einsatz mit Zero Trust

Das Zero Trust Security Framework ist das Konzept für ein sicheres M365 und einen sicheren Copilot. Das Least-Privilege-Prinzip stellt sicher, dass Nutzer nur… >> Weiterlesen
MLOps-Einführung leicht gemacht mit Kubeflow

MLOps-Einführung leicht gemacht mit Kubeflow

Wir beleuchten das Kubeflow-Ökosystem und Aspekte und Überlegungen, die bei der Einführung berücksichtigt werden müssen. >> Weiterlesen
Large Language Modells

Large Language Models – Anbindung und Automatisierung

Large Language Models (LLM) bieten enormes Potenzial bei der Integration in Softwareprodukte. Entdecken Sie, wie man LLM-Fähigkeiten im Code nutzt. >> Weiterlesen
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Ein Leitfaden für den EU AI Act

Der EU AI Act ordnet KI-Systeme in Risikoklassen ein. Erfahren Sie mehr über die Klassifikation und MLOps-Implementierung. >> Weiterlesen
MLOps

MLOps: Ein Katalysator für Compliance

MLOps ist das Äquivalent zu DevOps in der Software-Entwicklung: Es ist eine Erweiterung von DevOps für das Design, die Entwicklung und den nachhaltigen Einsatz… >> Weiterlesen