Sept. 23, 2026
KI,
ML,
Perzeptron
Moderne KI-Systeme verfügen heute über etablierte Ansätze für ihre Bau- und Lernprozesse, die eine vorhersehbare Effizienz und hohe Flexibilität gezeigt haben. Diese Verfahren wurden bei der Entwicklung des maschinellen Lernens eingesetzt, um komplexe Probleme zu lösen, die nicht mit festen Regeln beschrieben werden können, und um den unbegrenzten Datenumfang zu verarbeiten, der mit der Internetentwicklung entstanden ist.
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Moderne CI/CD-Pipelines automatisieren Builds, Tests und Deployments zuverlässig. Dennoch bleiben viele analytische Aufgaben weiterhin manuell: Pull Requests prüfen, Risiken bewerten, fehlende Tests erkennen oder Release Notes erstellen. Genau an diesen Stellen können Large Language Models (LLMs) sinnvoll eingesetzt werden - nicht als Ersatz für deterministische Checks, sondern als zusätzliche analytische Schicht innerhalb der Pipeline.
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Ab den 2000er-Jahren setzen sich zunehmend Methoden als Mainstream durch, davon waren bereits seit den 1950er-Jahren bekannt, hatten aber lange Zeit keine ausreichenden technischen Voraussetzungen. Diese Ansätze sind heute unter dem Begriff Maschinelles Lernen (Machine Learning) zusammengefasst.
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Dec. 24, 2025
KI,
Expertensystem,
GPS
Die einen sagen einen Zusammenbruch der Wirtschaft voraus und warnen vor Gefahren, die anderen singen ein Loblied auf die KI und verheißen eine unbeschwerte Zukunft, in der der Mensch sich einem Kunst widmet, während die Maschinen für uns arbeiten. In jedem Fall ist es klar: KI ist bereits hier bei uns - und wird bleiben. Deshalb müssen wir gut verstehen, worüber wir sprechen. Das ist eine kurze Einführung zum großen Gebiet.
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