Artikel-Archiv iX Special 2023
Highlights dieses Heftes
- Was große KI-Modelle können: So funktionieren GPT-4, Bard, Stable Diffusion und Co.
- Mit LangChain KI-Agenten bauen und eigene Daten nutzen
- Hugging Face - die Zentrale für Open-Source-ML
- Aktuelle GPUs im Leistungsvergleich
- Neuronale Suche: Finden, was wirklich gemeint ist
- Mit PyTorch und scikit-learn in die KI-Entwicklung starten
- KI und Recht: Urheberrecht, DSGVO, Data Act und AI Act
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Warum KI oft unfair ist und was dagegen hilft
Seite 34
Umfang: ca. 4.66 redaktionelle Seiten
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Data-centric AI: Wie Datenqualität Fairness beeinflusst
Seite 40
Umfang: ca. 7 redaktionelle Seiten
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Der KI-Werkzeugkasten – Frameworks, Notebooks, Datenquellen
Seite 49
Umfang: ca. eine redaktionelle Seite
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Notebook-Umgebungen für Machine Learning
Seite 58
Umfang: ca. 6.75 redaktionelle Seiten
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Modelle einsetzen – vom Prompt Engineering zur Wissensdestillation
Seite 85
Umfang: ca. eine redaktionelle Seite
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Große Sprachmodelle mit LangChain verketten
Seite 90
Umfang: ca. 8 redaktionelle Seiten
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Große KI-Modelle mit Destillation eindampfen
Seite 98
Umfang: ca. 3 redaktionelle Seiten
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Das Einmaleins des Prompt Engineering
Seite 102
Umfang: ca. 2.75 redaktionelle Seiten
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KI selbst entwickeln – warum sich selber bauen lohnt
Seite 105
Umfang: ca. eine redaktionelle Seite
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Musikklassifikation mit eigenen Modellen
Seite 110
Umfang: ca. 4.66 redaktionelle Seiten
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Emotionen erkennen mit Deep Learning
Seite 116
Umfang: ca. 5.17 redaktionelle Seiten
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AutoML mit Microsofts ML.NET Model Builder
Seite 122
Umfang: ca. 4.5 redaktionelle Seiten
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Wenn KI auf die juristische Realität trifft
Seite 127
Umfang: ca. eine redaktionelle Seite
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Vertrauenswürdige KI organisatorisch umsetzen
Seite 144
Umfang: ca. 3.33 redaktionelle Seiten
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Open-Source-Modelle können aufholen – ein KI-Entwickler im Interview
Seite 148
Umfang: ca. 2 redaktionelle Seiten
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Die Zukunft der KI – ohne physische Interaktion keine Intelligenz
Seite 150
Umfang: ca. 3.5 redaktionelle Seiten
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