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Die erfolgreiche Absicherung eines spezifischen KI-basierten Systems verlangt ein hohes Maß an Interdisziplinarität, denn Kompetenzen aus Safety Engineering,… >> Weiterlesen
Die Beziehungen zwischen Mensch, KI und Maschine kann verschieden Bedrohungsmodelle ergeben. Alle, die KI erforschen oder nutzen wollen bzw. müssen, sollten… >> Weiterlesen
Entscheidungswege beim Einsatz einer Microservices-Architektur werden aus der Sicht von Data Scientists diskutiert. Vorteile werden aufgezeigt und manche… >> Weiterlesen
Die Diskussion um die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI schwankt zwischen Utopie und Horrorszenario. Klärende Frage: Wie sind künstliche neuronale Netze… >> Weiterlesen
Welche Rolle der Ethik innerhalb des Gestaltungszyklus von KI-basierten Systemen zukommt und warum die Nicht-Beachtung gesellschaftliche, wirtschaftliche und… >> Weiterlesen
Von Energie bis Forstwirtschaft: Hunderte Forschungsarbeiten und Projekte im Bereich Machine Learning verfolgen das Ziel, den Ausstoß von Treibhausgasen zu… >> Weiterlesen
Data Science mag heute noch ein Thema mit überschaubarer Praxisrelevanz für spezifische Anwendungen sein, es ist aber wohl eines mit großer Zukunft für eine… >> Weiterlesen
Dieser Artikel zeigt, wie Data Scientisten und Engineers Werkzeuge wie DVC (Data Version Control) nutzen können, um sämtliche Elemente eines Projekts zu… >> Weiterlesen
KI erledigt einfache, sich wiederholende Aufgaben und automatisiert Entscheidungen. Aber viele Black-Box-Modelle sind nicht leicht zu verstehen. Wir brauchen… >> WeiterlesenWeitere Artikel >>
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