Künstliche Intelligenz (KI)

Generative KI stützt sich auf Deep Learning-Modelle, um neue Inhalte zu erstellen.

Beim maschinellen Lernen (ML) wird ein Computer daraufhin trainiert, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.

Beim Deep Learning werden Daten mithilfe eines Algorithmus verarbeitet, der sich an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns anlehnt.

Ein Basismodell ist ein ML-Modell, das für das Ausführen verschiedener Aufgaben trainiert ist.

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) können menschliche Sprache verarbeiten und generieren.

Eine KI-Infrastruktur unterstützt Data Scientists und Entwicklungsteams dabei, effizient zu arbeiten.

MLOps integriert ML-Modelle in Softwareentwicklungs-Prozesse.

AIOps verwendet KI, um eine Reihe von IT-Operations-Prozesse und -Aufgaben zu verbessern oder teilweise zu ersetzen.

Unterschiedliche Branchen profitieren von unterschiedlichen KI/ML-Anwendungen.

Im Gesundheitssektor können sowohl die Life Sciences, die Anbieter und die Käufer von KI profitieren.

KI ermöglicht besseren Kundenservice und effizientere Abläufe im Bankwesen.

Mit Edge-KI treffen Geräte intelligente Entscheidungen noch schneller.

LLMOps managt und automatisiert den Lifecycle von LLMs.

Eine KI-Plattform ist eine Sammlung von Technologien zum Entwickeln, Trainieren und Ausführen von ML-Modellen.

InstructLab ist ein Open Source-Projekt zur Verbesserung von LLMs.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet externe Ressourcen mit einem LLM, um die Ausgabegenauigkeit zu verbessern.

Der Code und die Architektur eines Open Source-LLMs sind öffentlich zugänglich, was eine freie Verwendung, Änderung und Verteilung ermöglicht.

Intelligente Anwendungen nutzen KI zur Unterstützung menschlicher Workflows.