Der Pragmatische Architekt

Produktivität gehört zu den wichtigsten Qualitäten der Softwareentwicklung, wenn auf dem Weg nicht so viele hemmende Hindernisse lauern würden.

Qualcomms geplante Übernahme des italienischen Unternehmens Arduino weckt in der Community gleichzeitig Hoffnung und vorsichtige Bedenken.

Transformer-Architekturen verarbeiten Prompts, um daraus Rückmeldungen zu liefern. Zusätzlich findet dort häufig Reinforcement Learning statt.

Graph Neural Networks eignen sich dank der Graphenstruktur für Deep Learning mit Daten, deren Beziehungen sich durch Knoten und Kanten ausdrücken lassen.

Ansätze wie Attention-Only-Modelle und selbstüberwachtes Lernen eröffnen neue Möglichkeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz.

Der achte Teil der Serie zeigt, wie hybride Architekturen die Stärken von Convolutional-, Recurrent- und Attention-basierten Schichten kombinieren.

Der siebte Teil der Serie zeigt rekursive neuronale Netze, die besonders gut für die Verarbeitung sequenzieller Daten geeignet sind.

Der sechste Teil der Serie widmet sich Convolutional Neural Networks mit ihren Faltungsschichten und zeigt einfache Codebeispiele für die Bildverarbeitung.

Der fünfte Teil der Serie widmet sich Trainingsschleifen und vergleicht das Training mit und ohne explizite Mini-Batches.

Der vierte Teil der Serie beschreibt Verlustfunktionen, die ermitteln, wie gut die Vorhersagen eines Netzwerks mit den gewünschten Zielen übereinstimmen.

Der dritte Teil der Serie zeigt die Vorwärtsausbreitung und Aktivierungsfunktionen für das Zusammenspiel der Layer im neuronalen Netzwerk.

Der zweite Teil der Serie zeigt, wie mehrere Neuronen, die sich die Eingaben teilen und parallel Ausgaben erzeugen, die Schicht eines Neuronalen Netzes bilden.

Der erste Teil der Serie stellt den Grundbaustein für künstliche neuronale Netze vor: das von biologischen Neuronen inspirierte künstliche Neuron.

Das Zeitalter des Quantencomputing rückt immer näher, doch was ist Quantencomputing und wie können sich Developer schon heute damit vertraut machen?

Die All-in-one Starter Kits von Elecrow sind dafür geeignet, Anfängern den Einstieg in das Thema Microcontroller zu erleichtern.

Der letzte Teil der Serie betrachtet Reasoning-Modelle und gibt einen Ausblick auf die mögliche Zukunft der LLMs.

Die Artikelserie zeigt die internen Mechanismen großer Sprachmodelle von der Texteingabe bis zur Textgenerierung.

Die Artikelserie zu den internen Mechanismen großer Sprachmodelle behandelt diesmal die benötigte Hardware und pretrained Models.

Die Artikelserie zeigt die internen Mechanismen großer Sprachmodelle von der Texteingabe bis zur Textgenerierung.

Sind große Sprachmodelle tatsächlich kurz vor dem Erreichen eines menschlichen Niveaus, wie in einigen Publikationen und YouTube-Kanälen behauptet?