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So wird das Data Center fit für Künstliche Intelligenz
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Cloud-Services für KI sind einfach und flexibel zu nutzen, haben aber auch Nachteile. Wenn etwa sensible Daten verarbeitet werden sollen oder Latenz eine entscheidende Rolle spielt, ist das Training und die Nutzung von Machine-Learning-Algorithmen im eigenen Rechenzentrum die bessere Alternative. Bei der KI-freundlichen Data-Center-Modernisierung sind jedoch einige Punkte zu beachten.
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Mithilfe künstlicher Intelligenz lassen sich Videos erzeugen, die von echten Aufnahmen kaum zu unterscheiden sind. Solche „Deepfakes“ sind nicht nur eine Gefahr für die öffentliche Meinungsbildung, sie lassen sich auch für Cyberangriffe und Identitätsdiebstahl missbrauchen. KI kann aber auch helfen, Deepfakes zu identifizieren.
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Ransomware ist eine ständige Bedrohung für Unternehmen und Gesellschaft. Daher gilt es, Angriffe mit Erpressungstrojanern auf allen Ebenen zu bekämpfen. Hardware-basierte Maßnahmen spielen dabei eine wesentliche Rolle, wie eine Studie zeigt.
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KI-Technologien und -Services sind heute überall verfügbar. Wie sich Cloud-Services, lokale Server, Clients und Edge Devices für KI einsetzen lassen – und welche technischen Voraussetzungen dafür notwendig sind.
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Machine Learning und andere Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) stellen je nach Anwendung sehr unterschiedliche Anforderungen an die IT-Umgebung. Dieser Artikel zeigt, welche Rechnerarchitektur für welche Aufgaben am besten geeignet ist, und wie sich mit der richtigen Architekturwahl die Performance und Effektivität von KI-Projekten steigern lässt.