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Die Fähigkeit generativer KI, komplexe und nuancierte Outputs zu generieren, hat zu einem Umschwung in fast allen Branchen geführt. Die Implementierung stellt Unternehmen und ihre CEOs aber vor Herausforderungen, denn Fallstricke gibt es genug.
Künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig, auch im Bereich der IT-Sicherheit. Jedoch sind die gängigen KI-Anwendungen nicht mehr ausreichend hilfreich für Cybersecurity-Teams. Wo bringt der Einsatz Künstlicher Intelligenz signifikante Vorteile?​
Bedeutung von Parallelität und Checkpoints
Wenn man die Nachrichten im Bereich Deep Learning verfolgt, hat man sicher zur Kenntnis genommen, dass die Daten und Modelle im Bereich Deep Learning inzwischen sehr groß sind. Die Datensätze können in der Größenordnung von Petabytes liegen, und die Modelle selbst sind ebenfalls Hunderte von Gigabytes groß.
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Die Integration einer GPT-basierten Lösung in das Unternehmensframework ist für viele Firmen ein richtiger, aber durchaus mutiger Schritt. Was sind die wichtigsten Faktoren, die vor dem Start berücksichtigt werden sollten?
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Die Fähigkeit generativer KI, komplexe und nuancierte Outputs zu generieren, hat zu einem Umschwung in fast allen Branchen geführt. Die Implementierung stellt Unternehmen und ihre CEOs aber vor Herausforderungen, denn Fallstricke gibt es genug.
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