Autorenname: Isabella Agdestein

Neuronale Chips, spezielle Hardware für KI, erhöhen die Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz und revolutionieren Aufgaben wie Deep Learning und Echtzeitanalysen. Sie […]

KI in eingebetteten Systemen bringt Intelligenz in stromsparende Geräte wie Wearables und IoT-Sensoren. Dabei werden optimierte Algorithmen und Hardware verwendet,

Multiagentensysteme (MAS) nutzen KI, um autonomen Agenten die Möglichkeit zu geben, zu interagieren, zusammenzuarbeiten und komplexe Probleme zu lösen, vom

Angriffe von Angreifern nutzen Schwachstellen in KI-Systemen aus, indem sie subtile Manipulationen wie veränderte Bilder oder Daten einführen, um Modelle

Unüberwachtes Lernen ermöglicht es der KI, verborgene Muster in Daten ohne menschliche Anleitung aufzudecken, indem Techniken wie Clustering und Dimensionalitätsreduktion

TL;DR Ungewissheit in der KI ist eine entscheidende Herausforderung – KI-Modelle machen oft zuversichtliche Vorhersagen, auch wenn sie falsch sein

Da die Modelle der Künstlichen Intelligenz (KI) immer komplexer werden, wird es immer schwieriger, ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Da die Modelle der Künstlichen Intelligenz (KI) immer komplexer und umfangreicher werden, ist ihr Energieverbrauch zu einem wichtigen Thema geworden.

KI-Verarbeitung in Echtzeit revolutioniert die Industrie, indem sie sofortige Entscheidungsfindung und Reaktionsfähigkeit in Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, Gesundheitswesen und Kundenservice

Da sich die Künstliche Intelligenz (KI) immer weiter entwickelt, wird der Bedarf an effizienten und skalierbaren Trainingsmethoden immer wichtiger. Selbstüberwachtes