Schwerpunktthema

Machine Learning und Künstliche Intelligenz

Fachartikel, Podcasts, Vorträge und mehr zum Thema Machine Learning und Künstliche Intelligenz.

A natural language calculator

In my prior post I’ve written about how to run a chat with a large-language-model on your PC. This time I want to focus on scripting this with Node.js and letting the AI- and the “normal”-world interact with each other.

Podcast

Large Language Models

Verändern sie alles?

Blog-Post

AI Tools im Geschäftsumfeld

und welche auch deinen Alltag erleichtern

Podcast

Women in Tech: Larysa

Eine Frage des Outfits

Blog-Post

Einen KI-Chatbot auf dem eigenen PC laufen lassen

Llama.cpp, gpt4all und andere machen die lokale Ausführung von Large Language Models sehr einfach. Eine kurze Anleitung zum Ausprobieren unter Linux oder macOS.

Blog-Post

How to use Apple Shortcuts to integrate GPT 3.5 and 4 in macOS and iOS

Hey GPT, what’s this email about?

Blog-Post

How AI will replace my job

In late 2022, I decided to try to use ChatGPT, an AI language processor, to do some of my daily software development work. Now, only a few weeks later, I am convinced AI might soon do most of my current work, at least measured by hours.

Artikel

KI-Systeme: MLOps, Model Governance und Explainable AI sichern robusten Einsatz

Compliance und Vertrauen: Mit den richtigen Tools und Prozessen lassen sich KI-Systeme wirksam kontrollieren und im Einklang mit rechtlichen Vorgaben betreiben.

Artikel

Fairness und Künstliche Intelligenz

Warum Metriken nicht ausreichen

Artikel

Ethik und Künstliche Intelligenz

KI bahnt sich den Weg in viele Anwendungsbereiche. Jetzt ist es wichtig, dass das auch auf verantwortungsvolle, sichere und transparente Weise funktioniert. Die Regulierung von KI-Systemen ist ein rechtliches, gesellschaftliches und technisches Thema, das ein breites Bewusstsein erfordert und in den nächsten Jahren weiter an Relevanz gewinnen wird.

Artikel

MLOps und Model Governance

MLOps und Model Governance werden oft als separate Prozesse wahrgenommen. Dabei hängt das eine stark mit dem anderen zusammen. In diesem Artikel möchten wir daher die Integration von Model Governance und MLOps vorstellen und die wichtigsten Prinzipien und technischen Komponenten für MLOps und ML Model Governance erklären.

Blog-Post

Das Test-driven Development für eine Conversational AI

Artikel

Machine Learning Security – Teil 2

ML kommt immer mehr in sensiblen Entscheidungssystemen zum Einsatz - z.B. in autonomen Fahrzeugen, in der Gesundheitsdiagnostik oder der Kreditwürdigkeitsprüfung. Dies bringt nicht nur neue Möglichkeiten, sondern auch neue Schwachstellen mit sich, die gezielt von Angriffen ausgenutzt werden können. In Teil 2 dieser Artikelserie beschäftigen wir uns mit verschiedenen Angriffstypen in der ML-Security-Landschaft und den dazugehörigen Lösungsvorschlägen.

Artikel

Machine Learning Security – Teil 1

Machine Learning kommt immer mehr in sensiblen Entscheidungssystemen zum Einsatz. Dies bringt nicht nur neue Möglichkeiten, sondern auch neue Schwachstellen mit sich, die gezielt von Angriffen ausgenutzt werden können. In Teil 1 dieses Artikels navigieren wir uns Stück für Stück durch die ML Security Taxonomie und nehmen die Perspektive des Angriffs ein.

Security Podcast

Machine Learning Security

„Aus großer Kraft folgt große Verantwortung”

Podcast

Technologiemonster

Welche Konsequenzen hat unser Handeln?

Artikel

Welche Spuren hinterlassen wir mit Technologie?

Bei INNOQ setzen wir uns immer mehr mit KI und Machine Learning auseinander, allerdings mit ihrem sinnvollen Einsatz bei unseren Kunden und Projekten. Beste Voraussetzungen also für einen spannenden Diskurs.

Artikel

MLOps: You train it, you run it!

CI/CD & Operations für Machine Learning

Podcast

MLOps

Entwurf, Entwicklung, Betrieb

Artikel

Machine Learning Daten in den Griff bekommen

Für viele Verfahren im Bereich Datenanalyse und Machine Learning werden mehrdimensionale Arrays benötigt. Da oft mit großen Datenmengen gearbeitet wird, ist es, neben anderen Optimierungen, wünschenswert eine Array Implementierung zu verwenden, die auf hohe Performance und geringen Speicherverbrauch optimiert ist. Viele Frameworks setzen deshalb auf ndarrays von numpy oder eigene Implementierungen statt die Standard Listen- oder Arrayimplementierungen von Python zu verwenden.

Artikel

Pragmatisch zum Praxiseinsatz von Machine Learning in der Cloud

Herausforderung Betrieb

Blog-Post

Handling German Text with torchtext

There is a growing list of tools that are ready to be used with non-English texts. We show common ways to integrate them in torchtext and use their language-specific options.

Artikel

Vorgehensweise für maschinelles Lernen als Orientierung

Eine Vielzahl von hochentwickelten Technologien für maschinelles Lernen ist als Open Source frei verfügbar. Dennoch zeigt sich, dass es nur vergleichsweise wenige Anwender gibt, die diese Technologie in Produkten erfolgreich einzusetzen. Maschinelles Lernen ist ein sehr vielschichtiger und komplexer Bereich der Informatik und darüber hinaus ein Gebiet aktiver Forschung. Einsteiger können insbesondere im Bereich Deep Learning dadurch schnell den Eindruck gewinnen dass eine Einarbeitung nur auf hohem wissenschaftlichen Niveau möglich ist. Es gibt jedoch durchaus auch praxisorientierte Quellen. Viele Informationen sind nur in englischer Sprache verfügbar, daher verweist der Artikel auf englische Quellen.

Podcast