Definition:
Benutzerfreundliche Deep-Learning-Bibliothek für Python.
Erläuterung / Anwendung:
Ermöglicht schnelles Prototyping und Training neuronaler Netze.
Beispiel / NXS-AI-Bezug:
NXS-AI verwendet Keras für einfache Entwicklung und Tests neuer ML-Modelle.
Definition:
Leitprinzipien für faire, transparente und verantwortungsbewusste KI-Entwicklung.
Erläuterung / Anwendung:
Sichert Vertrauen in die Technologie und schützt vor Diskriminierung oder Schaden.
Beispiel / NXS-AI-Bezug:
NXS-AI implementiert ethische Richtlinien bei jeder Entwicklung, um Compliance und Vertrauen zu gewährleisten.
Definition:
Bösartige oder unverantwortliche Verwendung von KI-Systemen.
Erläuterung / Anwendung:
Kann zu Sicherheitsrisiken und Schäden führen, z. B. durch Deepfakes oder autonome Waffensysteme.
Beispiel / NXS-AI-Bezug:
NXS-AI klärt Kunden über Risiken auf und unterstützt bei Schutzmaßnahmen.
Definition:
Open-Source-Plattform zur Entwicklung und Orchestrierung von ML-Workflows auf Kubernetes.
Erläuterung / Anwendung:
Automatisiert Training, Deployment und Monitoring großer ML-Modelle.
Beispiel / NXS-AI-Bezug:
NXS-AI nutzt Kubeflow zur skalierbaren Bereitstellung komplexer KI-Systeme.