Julien Siebert is working as senior AI Expert in the Data Science department of Fraunhofer IESE. He studied Artificial Intelligence and Engineering Science and got his PhD in Computer Science. His professional interests include data science processes, artificial intelligence and complex systems.
Die rasante Entwicklung generativer Künstlicher Intelligenz, insbesondere großer Sprach- und multimodaler Modelle, eröffnet neue Möglichkeiten in verschiedensten Anwendungsbereichen – von der Softwareentwicklung über das Wissensmanagement bis hin zur industriellen Produktion. KI-Anwendungen können dabei helfen, Prozesse zu optimieren und innovative Lösungen…
Is generative AI disrupting software engineering? And what will software engineering look like in the era of generative AI? In this blog post, two of our experts attempt to answer these questions. Artikel in Deutsch lesen: Generative KI im Software…
Stellt generative KI Software Engineering auf den Kopf? Wie wird KI in der Softwareentwicklung eingesetzt und wie wird Software Engineering in der Ära der generativen KI zukünftig aussehen? In diesem Blogbeitrag antworten zwei unserer Experten auf diese Fragen. Read the…
Generative Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere Large Language Models (LLMs) haben das Potenzial, unsere Interaktion mit Technologie und Wissensmanagement grundlegend zu verändern. Generative KI-Modelle sind in der Lage, menschenähnliche Inhalte (Text, Bilder, Audio, Video) zu erzeugen, was sie für viele…
Wie kann man KI-Systeme testen, und warum können schlechte Daten dabei helfen? In diesem Blogbeitrag erklärt unser KI-Experte Dr. Julien Siebert, wie man KI-Systeme durch Fehlerinjektion mit unserer Badgers-Bibliothek testen kann. Auswirkungen mangelnder Datenqualität Datenqualitätsprobleme sind bei der Entwicklung und…
Eine gute Datenqualität ist entscheidend für die Zuverlässigkeit von Systemen, die auf Machine Learning und Künstlicher Intelligenz basieren. Data Scientists verbringen daher die meiste Zeit damit, Daten vorzubereiten und Probleme mit der Datenqualität zu lösen. In diesem Blogbeitrag erläutert unser…
In diesem Blogbeitrag erklären KI-Expertinnen und Experten, welche Komponenten zu LLMs (Large Language Models, deutsch: große Sprachmodelle) gehören. Die Funktionsweise eines LLMs: 4 Schritte bis zum Ergebnis Große Sprachmodelle, wie wir sie heute kennen, sind nur die Spitze des Eisbergs….
Retrieval Augmented Generation (RAG) ist ein KI-Verfahren, das ein LLM mit einer guten Suche, z.B. in einer Dokumentensammlung, in einer Datenbank oder in einem Knowledge Graph ergänzt, um Antworten zu generieren. Hierdurch lässt sich die Verlässlichkeit (Dependable AI) des Generierens…
In diesem Blogbeitrag erklären unsere Expertinnen und Experten, was Prompt Engineering ist und wie diese Techniken für die Nutzung von LLMs (Large Language Models, deutsch: große Sprachmodelle) nützlich sein können. Weitere Blog-Beiträge rund um generative KI und große Sprachmodelle: Was…
Zu Beginn des Jahres 2024 wurde der Begriff „Large Action Model“ (LAM) mit dem Release von Rabbit R1 in der Öffentlichkeit bekannt. Parallel dazu haben sich Large Language Models (LLM) und multimodale Modelle als nützlich erwiesen, um Roboter besser zu…
