Was haben Goldrausch und Künstliche Intelligenz gemeinsam? Richtig: Die meisten Goldgräber gehen leer aus. Und die Gewinner sind diejenigen, die die Schaufeln verkaufen. MLOps ist für Machine Learning das, was für den Goldgräber die Schaufel ist. Es ist keine Garantie für den Erfolg, aber ohne sieht es erst recht schlecht aus. Doch was ist MLOps?…
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Künstliche Intelligenz, RE im Application Lifecycle, RE und KI | Verschlagwortet mit: MLOps, SEcKI
Authors: Michael Jastram
Um gleich provokant einzusteigen: Der Einsatz von KI kann zwar Nutzen bringen, doch zur Zeit sehen wir auch viel heiße Luft. Das bedeutet nicht, dass heiße Luft nutzlos ist. Nur sollten wir in dem Fall das Produktentwicklungsteam nicht damit belasten. In diesem Artikel geht es darum zu zeigen, wie Unternehmen von KI profitieren können, ohne…
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Künstliche Intelligenz, RE im Systems Engineering, RE und KI | Verschlagwortet mit: GTP-3, Hugging Face, Künstliche Intelligenz, Produktentwicklung, SEcKI
Authors: Michael Jastram
Es ist leichter denn je, Machine Learning (ML) einzusetzen. Die Software, sowie Tutorials und Anleitungen gibt es umsonst oder für kleines Geld. Ein erfahrener Softwareingenieur kann sich recht schnell in die Materie einarbeiten und schnell Ergebnisse produzieren. Klingt zu gut, um wahr zu sein? Ist es auch, denn es gibt viele Fallen auf dem Weg…
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Künstliche Intelligenz, RE und KI | Verschlagwortet mit: Datenqualität, Falle, Instabilitäten, Machine Learning, ML, Nutzerverhalten, SEcKI, Softwareentwicklung, Systems Engineering, Textanalyse
Authors: Michael Jastram
Ziel des Projekts progressivKI ist es, mit Hilfe von KI einen generalisierten Entwurfsprozess für Elektroniksysteme im Fahrzeug zu entwickeln. Wir von HOOD sind im Forschungsteam dabei.
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Künstliche Intelligenz, RE und KI | Verschlagwortet mit: Anforderungen, BMWi, EDA, edacentrum, Effizienzsteigerung, Elektroniksysteme, Fahrzeugentwicklung, Forschungsprojekt, KI, KI-Module, KI-Plattform, Konsortium, Künstliche Intelligenz, NFST, Produktentwicklung, progressivKI, REConf, requiremets engineering, Robert BoschCar Multimedia, Systemkomplexität
Authors: Nadine Knur, Markus Eberhardt, Jan Ebert
Komplexe Produkte benötigen den Einsatz von Systems Engineering (SE), welches mit Künstlicher Intelligenz (KI) effektiver wird.
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Agiles Systems Engineering, RE im Systems Engineering, RE und KI | Verschlagwortet mit: Agiles Systems Engineering, Automatisierung, autonomes Fahren, DESIRE, IBM Watson, KI, Künstliche Intelligenz, Michael Jastram, Produktentwicklung, Qualitätskontrolle, SE-Trands, SEcKI, Systementwicklung, Systems Engineering, Systems Engineers, Trainingsdaten, Wettbewerbsvorteil
Authors: Michael Jastram
2020 neigt sich dem Ende zu: „Was für ein Jahr!“Das konnten wir im letzten Jahr noch nicht absehen, wie sich auf einmal unser Privat- und Arbeitsleben grundlegend ändern wird. Könnten wir uns alle etwas für 2021 wünschen, dann wäre es sicher neben Gesundheit wieder mehr Normalität. Doch was bedeutet das? Es bedeutet, dass die Einschränkungen…
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Agile Transformation, Agiles Systems Engineering, Allgemein, RE im agilen Umfeld, RE und KI, Transformation & Organisation | Verschlagwortet mit: 2020, Ausgangssperre, Bayern, Digitale Transformation, Digitaler Wandel, Geschäftsjahr, Impulse, Inovationen, Irritation, Masterpan, neue Wege, Online-Zusammenarbeit, Weihnachten, Weihnachtsblogbeitrag
Authors: Nadine Knur, Dr. Thaddäus Dorsch
Ausgangssituation Viele kleine und mittlere Unternehmen (KMU) haben das Potential von Künstlicher Intelligenz (KI) noch nicht für sich erkannt. Laut einer Umfrage unter KMUs vom – Bundesverband mittelständische Wirtschaft (BVMW) und Gemeinsam digital, das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Berlin von 2020 – beantworten 414 Teilnehmer die Frage: „Wenden Sie KI in Ihrem Unternehmen an?“ wie folgt: Abbildung 1: Antwort auf die Frage: Wenden Sie KI in Ihrem Unternehmen an? Aus dem…
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Künstliche Intelligenz, RE und KI, Requirements Engineering | Verschlagwortet mit: AML, Anwenderanspruch, Anwendungsfall, BierNach4, erste Schritte, Implementierung, Keras, KI, KI-Analyse, KI-Kompetenz, KI-Potential, KI-Projekt, KI-Wissen, Künstliche Intelligenz, nachhaltig, Nachteile, Pilotprojekt, Potential KI, PyTorch, Umfrage, Vorteile, Werkzeug
Authors: Uwe Sterr
Was hat „Künstliche Intelligenz“ (KI) mit Anforderungsmanagement gemeinsam? Können sich die Themen ergänzen? In welcher Form können sie das? Oder können wir durch unsere Erfahrungen im Anforderungsmanagement im Bereich KI profitieren? Erste Gedanken nun im folgenden Blog… Statistikwerte Warum haben die Unternehmen noch nicht mit dem Thema „Künstliche Intelligenz“ gestartet? Laut Umfrage-Statistik des Bundesverbands mittelständische…
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Fachlich, RE und KI, Requirements Engineering | Verschlagwortet mit: Agile Transformation, Anforderungen, Anforderungsmanagement, Anwendungsfall, Beispiel, Erhebungsmethode, Fragetechniken, Künstliche Intelligenz, Parallelen, Statistik, Synergien, Vorgehensmodelle, Weichen
Authors: Frank Stöckel
Hier kommen 5 Argumente und ein schwaches, warum du und dein Team an der REConf2020 – DER Konferenz für Anforderungsmanagement teilnehmen sollten!
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Agile Transformation, Agiles Systems Engineering, RE und KI, Requirements Engineering, Veranstaltungen | Verschlagwortet mit: Agile Softwareentwicklung, Agiles RE, Agiles Requirements Engineering, Anforderungen, Anforderungsmanagement, Cars Training, certified agile requirement specialist, Digitalisierung, Joey Kelly, KI, Konferenz, Kontinuierlicher Verbesserungsprozess, Kultur, Kulturwandel, Markus Sontheimer, Netzwerken, Professional Scrum Product Owner, Ranga Yogeshwar, RE, RE-Experten, RE-Tools, REConf, REConf2020, Requirements Engineering Konferenz, Software-Entwickler, Tobias Leisgang, Veränderung
Authors: Rupert Wiebel
Mein Kollege Botond hat sich zur Aufgabe gemacht eine KI zu trainieren, und zwar in Form eines Rasenmäher-Roboters. Agiles Vorgehen ist ein Muss, oder?
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RE und KI, Requirements Engineering | Verschlagwortet mit: Anwenderanspruch, KI, KI-Problem, Klassifizierungen, Komplexes System, neuronales Netz, Oberflächenklassen, Rasenmäher-Roboter, Stacy Matrix, Training, Validierungsbilder, Vorgehensmodell
Authors: Botond Gal