#machine learing

Themenkomplex Security: „Auf einen Sicherheitsforscher kommen momentan durchschnittlich 570 Programmierer“

Die moderne IT-Welt ist ein gefährliches Pflaster. Von der Entwicklung über das Deployment bis hin zur Nutzung fertiger Anwendungen gibt es quasi an jeder Ecke potentielle Schwachstellen. Kein Wunder also, dass „Security“ ein zentraler Bereich der Softwareentwicklung ist. Im Interview spricht Johannes Nicolai, Principal Solutions Engineer bei GitHub, über die aktuelle Sicherheitslage in der IT.

Themenkomplex Security: „Das zentrale Element zur Sicherung von Anwendungen in der Cloud ist die Datenverschlüsselung“

Die moderne IT-Welt ist ein gefährliches Pflaster. Von der Entwicklung über das Deployment bis hin zur Nutzung fertiger Anwendungen gibt es quasi an jeder Ecke potentielle Schwachstellen. Kein Wunder also, dass „Security“ ein zentraler Bereich der Softwareentwicklung ist. Im Interview spricht Elmar Eperiesi-Beck, Gründer und Geschäftsführer von eperi, über die aktuelle Sicherheitslage in der IT.

Wie sich Machine Learning in modernen Apps nutzen lässt

Das Machine-Learning-Portfolio für Entwickler ist breit und komplex und bietet neben klassischen Algorithmen auch die Möglichkeit, neuronale Netzwerke bei der Lösungsfindung zu nutzen. Eine ebenfalls neue Möglichkeit für Entwickler gibt es im Bereich Oberflächengestaltung. Mit Windows 10 hat Microsoft die Universal Windows Platform (UWP) eingeführt. Kann man nun ML und UWP auch sinnvoll zusammenbringen?

Deep Probabilistic Modelling mit Pyro

Deep Probabilistic Modelling: Wie sieht eine angemessene Modellierung unsicheren Wissens für die Analyse mit Machine Learning aus? Einen Ansatz mit Pyro stellt Chi Nhan Nguyen in dieser Session von der ML Conference 2019 vor. Jetzt im Video die gesamte Session ansehen!

Machine Learning, Automatisierung & Co: Die wichtigsten Trends der digitalen Transformation

Auch im Jahr 2019 ist die Digitale Transformation noch ein Kernthema im Unternehmensumfeld. Besonderes Augenmerk liegt hierbei allerdings nicht mehr allgemein auf dem "Sprung ins digitale Zeitalter", womit ursprünglich ja die grundlegende Unterstützung der Arbeitsprozesse durch den Computer gemeint war. Stattdessen geht es immer mehr um Möglichkeiten, den Computer in Form von Machine Learning und intelligenter Automatisierung die Arbeit nicht nur zu unterstützen, sondern möglich gleich selbst machen zu lassen. Was in diesem Jahr (und darüber hinaus) wichtig wird, bespricht Dirk Pohla, Director für die DACH-Region der Appian Software Deutschland GmbH, in diesem Artikel.

X
- Gib Deinen Standort ein -
- or -