In der heutigen KI-Entwicklung spielen Deep-Learning-Frameworks eine zentrale Rolle. Ein Vergleich der beiden populärsten Bibliotheken TensorFlow und PyTorch.
Zu Beginn eines Machine-Learning-Projekts steht die gründliche Datenvorbereitung. Feature Engineering bezeichnet die Auswahl oder Erzeugung relevanter Attribute aus den Rohdaten, um die Modellleistung zu verbessern.
Low Code verspricht die Vereinfachung der Softwareproduktion, künstliche Intelligenz die Steigerung der Developer Productivity. Was passiert, wenn man beide kombiniert?
Generative KI-Tools steigern Effizienz und beschleunigen Workflows – doch sie stellen auch neue Anforderungen an Entwicklerteams. Gefragt sind strategisches Denken, Kreativität und die Bereitschaft, sich laufend weiterzuentwickeln.
