Künstliche Intelligenz

Classic Games Reloaded: Intelligente Neuronen und dendritisches Lernen (II)

Das Problem des Handlungsreisenden lässt sich per maschinellem Lernen lösen. Diese anspruchsvolle Aufgabe bedarf allerdings einiger fortgeschrittener Techniken, die im vorigen Teil der Serie noch nicht zur Sprache gekommen sind. Daher ergänzen wir in diesem Artikel das bereits entwickelte Neuronenmodell, sodass es der neuen Herausforderung gewachsen ist.

Die Zukunft der Qualitätssicherung: Testautomatisierung und KI

Das letzte Jahr hat Unternehmen dazu gebracht, ihre Digitalisierungsstrategie überstürzt umzusetzen. Im Rahmen der Pandemie und der damit einhergehenden Restriktionen mussten IT-Abteilungen schnell Remote-Infrastrukturen anbieten und Programme entwickeln, die das Arbeiten von überall ermöglichen. Die beschleunigte digitale Transformation verdeutlichte die zentrale Rolle von Qualitätssicherung in Unternehmen. Auch die Ergebnisse des World Quality Reports 2020-2021 (WQR) deuten daraufhin hin, dass Qualitätssicherung eine immer größere Rolle einnimmt, auch in Hinblick auf unterschiedliche Unternehmensziele. Raffi Margaliot, Senior Vice President und General Manager bei Micro Focus, gibt einen Überblick über die wichtigsten Erkenntnisse aus dem WQR und einen Ausblick, wie Unternehmen in Zukunft durch den Rückgriff auf neue Technologien wie Automatisierung und Künstliche Intelligenz (KI) profitieren.

Machine Learning: „Der geschulte Umgang mit künstlicher Intelligenz wird immer wichtiger“

Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind nicht nur in den USA und der internationalen Tech-Szene gerade wichtige Themen: Auch in Deutschland und Europa sind Anwendungen, die auf maschinellem Lernen beruhen, gefragter denn je. Um gemeinsam an Projekten aus diesem Bereich zu arbeiten, haben Olly Salzmann und Rupprecht Rittweger das Netzwerk KI Park Deutschland gegründet. Wir sprachen mit den beiden über ihr Netzwerk, die richtigen Werkzeuge für maschinelles Lernen und Anwendungen, bei denen KI eine gewichtige Rolle spielt.

Touchless, Legacy-Software & Enterpise Search mit KI – Unsere Top-Themen der Woche

Der Winter kehrt zurück, doch während Väterchen Frost uns mitten im Februar zurück in den dicksten Winter reißen will, blicken wir in die Zukunft. Unter anderem in die Zukunft der Enterprise-Suche, die von der Revolution der künstlichen Intelligenz profitiert. Auch in die Zukunft der Digitalisierung, in der der Begriff „Touchless“ eine wichtige Rolle spielt, war in der vergangenen Woche Thema auf JAXenter. Die Vergangenheit sollte man als Entwickler aber nicht aus dem Auge verlieren: Legacy-Software kann nämlich großen Schaden anrichten.

Die Zukunft ist Touchless: Künstliche Intelligenz, Internet of Things & Augmented Reality im Kommen

Wer digital aufgestellt ist, hat in der Geschäftswelt – gerade in den Zeiten von Corona und dem Lockdown – die Nase vorn. Welche neuen und vielleicht nicht mehr ganz so neuen Technologien dabei zum Einsatz kommen und welche davon in der nahen Zukunft besonderen Vorschub bekommen werden, bespricht Dale Kim, Senior Director of Technical Solutions bei Hazelcast, in diesem Artikel.

Der Kampf gegen KI-Bias: Künstliche Intelligenz auf dem Prüfstand

Der rasante Bedeutungszuwachs von KI bedeutet auch, dass die Technologie immer mehr Entscheidungen trifft, ohne dass wir diese hinterfragen. Ob bei Kreditbewilligungen, Bewerberauswahl oder Gesichtserkennungen – Unternehmen müssen heute mehr denn je sichergehen, dass ihre KI-Applikationen keinen Menschen diskriminieren. Damit das Risiko des KI-Bias – sprich der unbeabsichtigten Verzerrung von Entscheidungen durch künstliche Intelligenz – minimiert wird, müssen Entwickler eine Reihe von Dingen beachten.

Ganzheitliche Orchestrierung: Der Mehrwert des Zusammenspiels von KI und RPA

Heutzutage implementieren viele Unternehmen bereits künstliche Intelligenz (KI) oder Robotic Process Automation (RPA), um punktuell bestimmte Teile ihres Geschäfts zu automatisieren. Allerdings fehlt häufig eine übergreifende Unternehmensstrategie, um diese Technologien zu verbinden und mit bestehenden Prozessen zu vereinen. Anstatt KI und RPA als Silos innerhalb der IT zu implementieren, sollten Unternehmen End-to-End-Geschäftsprozesse über die gesamte Belegschaft – Menschen, intelligente Systeme und Bots – ganzheitlich orchestrieren.

Record-Types, FinTech-Trends 2021 und KI-Assistenten – Unsere Top-Themen der Woche

Gute Vorsätze für das neue Jahr umfassen ja normalerweise mehr Aktivität. Aber warum selbst machen, wenn man KI-Assistenten hat? Was bleibt ist ggf. mehr Zeit für Kreativität und Produktivität! Oder vielleicht mal mit etwas Neuem beschäftigen? Etwa mit Record-Types, die es nun in Java gibt? Wer stattdessen einfach gerne in Erinnerungen schwelgt, der wird in unserem Jahresrückblick fündig. All das und mehr gab es letzte Woche auf JAXenter zu entdecken!

„AIOps spielt bei der Optimierung der Sicherheit von IT-Infrastrukturen eine entscheidende Rolle“

Zuerst einmal die gute Nachricht: Machine Learning wird weder Operator noch Entwickler ersetzen, auch nicht bei erfolgreicher Umsetzung einer AIOps-Strategie. Guy Fighel, General Manager of AI und Vice President of Product Engineering bei New Relic, erklärt im JAXenter-Interview, was genau AIOps eigentlich ist und wie Unternehmen und DevOps-Teams von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz profitieren können. Er gibt zudem Auskunft über die Rolle von Entwicklern in diesem Prozess und beantwortet die Frage nach der Sicherheit bzw. den Risiken.

Classic Games Reloaded: Neuronale Netzwerke spielen Tennis (Pong)

In diesem Artikel werden wir uns mit den Einsatzmöglichkeiten von diversen neuronalen Netzen im Rahmen des Spieleklassikers Pong auseinandersetzen und verschiedene Methoden evaluieren, mit deren Hilfe wir diese Netzwerke trainieren können. In diesem Zusammenhang richten wir unser Augenmerk einerseits auf die Steuerung der Schläger und andererseits auf die Wahrnehmung von bewegten und ruhenden Objekten innerhalb der Spielewelt.

Classic Games Reloaded: Klassische KI gegen neuronales Netzwerk – Runde 1

Spieleklassiker erfreuen sich heutzutage einer großen Beliebtheit unter KI-Forschern und Programmierern, da die einfach strukturierten Spielewelten unter anderem ideale Testumgebungen für die Erforschung und Entwicklung von künstlichen neuronalen Netzwerken darstellen. Selbstverständlich werden auch wir uns diesem Trend nicht verschließen. Da wir jedoch die KI-Routinen unserer Spiele nicht von jetzt auf gleich völlig umkrempeln können, werden wir uns in diesem Artikel zunächst einmal mit den grundlegenden Aspekten von einfachen neuronalen Netzen beschäftigen.

Classic Games Reloaded: Neuronale Netzwerke spielen Tic Tac Toe

Im heutigen Artikel werde ich damit beginnen, Ihnen zu demonstrieren, wie sich neuronale Netzwerke im Rahmen der Spieleentwicklung einsetzen lassen. In diesem Zusammenhang werden wir uns zwei unterschiedliche Trainingsmethoden anschauen, mit denen sich ein untrainiertes Netzwerk in einen Meister des Tic-Tac-Toe-Spiels verwandeln lässt. Darüber hinaus werden wir auch noch auf die sogenannten Convolution-basierten neuronalen Netzwerke zu sprechen kommen, da diese nicht nur im Bereich der Objekt- und Mustererkennung wahre Wunder vollbringen, sondern auch bei komplexeren Spielen stets den Überblick über das Spielgeschehen behalten.

Machine Learning: Künstliche Intelligenz als leistungsstärkstes Werkzeug für Echtzeit-Analysen

KI und Machine Learning sind von hochwertigen Daten abhängig, sodass IT-Abteilungen einen vollständigen Einblick in das Netzwerkgeschehen benötigen. In seinem Artikel gibt Jeff Aaron, Vice President Enterprise Marketing bei Juniper Networks, einige Tipps und Tricks, wie der Einsatz von künstlicher Intelligenz klappt und welche Vorteile sie genau bringt.

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