podcast.de
Anmeldung
Anmeldung Registrierung
Auto Hell Dunkel
Erweiterte Suche
  1. Startseite
  2. Podcasts
  3. KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten Podcast

Episoden

KI im HR & HR-Softwareentwicklung - Interview mit Felix Anderegg

42 Minuten
Felix Anderegg, Head of Technology and Innovation bei HR Campus AG, spricht mit mir über Künstliche Intelligenz im Human Resources und wie sie KI in ihrer Softwareentwicklung für HR-Prozessdigitalisierung einsetzen.

Als spannendes Beispiel schauen wir uns ein KI-unterstütztes Travel Expense Tool an, das Belege per OCR (Object Character Recognition) einliest, automatisiert kategorisiert und zuordnet usw.

Ganz zentral in unserem Gespräch ist die Frage, welche Rolle der Mensch in Zukunft wieder einnehmen wird.

Ausserdem sprechen wir über diese Themen:

automatisiertes Recruiting, CV-Checks und Co.,

wie KI-Transformation bei HR Campus abläuft,

wie KI-gestützte Softwareentwicklung im HR-Bereich abläuft.

Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei:

⁠⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠⁠

Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

Was kostet ein KI-System wirklich? Total Cost of Ownership richtig rechnen

8 Minuten
Der häufigste Fehler bei der Kalkulation von KI-Projekten ist in Kosten pro Monat zu rechnen statt in Kosten pro Vorgang.

Ein Pilotbetrieb mit zwanzig Nutzern sagt euch nichts darüber, was das System kostet, wenn es tatsächlich im Einsatz ist. Bei KI steigen die laufenden Kosten nämlich mit der Nutzung.

In dieser Folge von „KI kurz und informativ" gehe ich die klassische TCO-Formel durch und zeige am Beispiel eines Schwimmbads, welche Posten sich bei KI-Systemen anders verhalten als bei jeder anderen Software.

Meine These ist: Die Kostenarten sind nicht neu, aber ihr bestimmt nicht mehr, wann sie anfallen.

Bspw. kennt ihr den Preis eines Vorgangs erst, nachdem er passiert ist. Ein Modell verschlechtert sich lautlos, ohne Fehlermeldung. Und den Termin für die nächste Migration setzt oft euer Anbieter (wie zuletzt bei der Abschaltung der OpenAI Assistants API).

Themen dieser Folge:

TCO-Formel und was sie bei KI-Systemen nicht abbildet

Kosten pro Vorgang statt Kosten pro Monat

Model Drift und Data Drift

Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei:

⁠⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠⁠

Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

Link zum Google Paper:

D. Sculley et al., „Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems"

https://proceedings.neurips.cc/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf

Mixture of Experts (MoE) einfach erklärt: Wie moderne KI-Modelle Rechenkosten sparen

6 Minuten
Mixture of Experts (MoE) steckt inzwischen hinter fast jedem grossen Sprachmodell, weil diese Architektur Rechenkosten spart. Es erklärt ausserdem, warum bei modernen Modellen plötzlich zwei Parameterzahlen angegeben werden.

DeepSeek-V3 zum Beispiel hat 671 Milliarden Parameter, nutzt pro Token aber nur 37 Milliarden davon.

Wie diese Architektur funktioniert, was ein Router in einem Sprachmodell macht und wie die sogenannten Experten im Training entstehen, erkläre ich in dieser Folge.

Wir schauen uns auch, wie immer, Probleme dieser Architektur an, z.B. warum Modelle dadurch schneller, aber nicht kleiner werden.

Themen dieser Folge:

Router und Experten: Wie MoE die Rechenlast aufteilt

Gesamtparameter vs. aktive Parameter

Probleme wie Load Balancing

Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei:

⁠⁠https://podcast.pyucation.de⁠

Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

Wie lernen Maschinen? Kostenfunktion und Optimierung einfach erklärt

7 Minuten
Wie lernt ein Machine-Learning-Modell eigentlich? Hinter dem „Lernen" steckt keine Magie, sondern mathematische Optimierung. Und die funktioniert nach einem Prinzip, das ihr aus dem Alltag kennt.

Ich erkläre anhand anschaulicher Beispiele, was eine Kostenfunktion ist, was Parameter eines Modells sind und wie beides zusammen dafür sorgt, dass ein Modell besser wird.

Die Folge über Optimierungsalgorithmen wie Gradient Descent wird auf diese Folge aufbauen.

Themen dieser Folge:

• Was mathematische Optimierung ist und warum sie die Grundlage jedes ML-Modells bildet

• Kostenfunktion und Parameter

• Lineare Regression: Optimierung mit nur zwei Parametern

• Warum es Optimierungsalgorithmen wie Gradient Descent braucht

Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei:

⁠https://podcast.pyucation.de

Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.

Folge zu Neuronalen Netzen und wie sie lernen:

https://open.spotify.com/episode/1vu4mSvU9YpJs0mZdTwTbC?si=mKhjhhkySjO13raaPw8RiA

Quiz: Fine-Tuning, KI-Regulatorik, Speicherbedarf, usw. - Wie gut kennst du dich aus?

8 Minuten
Heute gibt es wieder ein Quiz zu den letzten 15 Folgen. Dabei schauen wir uns diese Themen an:

​Fine Tuning (im Vergleich zu RAG)

​Reasoning-Modelle

​Der AI Five Layer Cake

​KI-Regulatorik und der EU AI Act

​Kennzeichnungspflicht und Synth ID

​Quantisierung und Speicherbedarf von LLMs

Bist du inzwischen ein Experte? Schreib gerne in die Kommentare, wie viele Fragen du richtig beantworten konntest!

Schau gerne auch auf der neuen Website zum Podcast vorbei:

https://podcast.pyucation.de

Dort findest du eine Übersicht über alle Folgen sowie die meist gestellten Fragen schnell beantwortet.
Alle Folgen ansehen (58)
In Podcasts werben
Schalte jetzt Werbung in Podcasts.

Über diesen Podcast

"KI - kurz und informativ" erklärt Künstliche Intelligenz verständlich, kompakt und ohne Fachchinesisch. In weniger als 5 Minuten erfahrt ihr als Entscheider in Wirtschaft und Verwaltung, worum es eigentlich wirklich geht - ohne Hype von den Grundlagen, über Anwendungen im Unternehmen bis hin zu den neusten Entwicklungen. Was ist ein Large Language Model (LLM)? Was sind neuronale Netze? Welche Datenschutzanforderungen muss ich beachten? EU AI Act? Wie bereite ich meine Daten auf? All das und vieles mehr sind Themen unserer Podcast-Reihe. Viel Spaß beim Zuhören!
Webseite
KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten • A podcast on Spotify for Creators
Urheberangabe
Marc Benesch
Durchschnittliche Länge
Ø 10 Min.
Erscheinungsweise
Wöchentlich
Letzter Check
vor 2 Std.
Zuerst veröffentlicht
vor 1 J.
Podcast melden

„KI - kurz und informativ, Klartext "to Go" in unter 5 Minuten“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

Abonnenten

Fr
froeschl97

Teilen

Mein Archiv

Deine Privatkopie der Folgen, die du nicht verlieren willst.

Podcast-Folgen verschwinden. Feeds werden auf die letzten Episoden gekürzt, Hoster räumen alte Dateien ab, Formate wechseln den Anbieter und lassen ihr Archiv zurück. Mit „Mein Archiv“ sichert podcast.de die Folgen deiner Podcasts für dich — angefangen bei den ältesten, denn die sind zuerst weg.

  • Deine gesicherten Folgen bleiben hörbar, auch wenn das Original offline geht.
  • Auch Folgen, die im heutigen Feed gar nicht mehr stehen — podcast.de kennt sie noch.
  • Herunterladen bleibt möglich, solange die Folge beim Podcaster liegt. Der zählt seine Abrufe wie bisher.
Startet bald

Sei beim Start von Mein Archiv dabei

Mein Archiv ist fast fertig. Trag dich ein, dann bekommst du eine E-Mail, sobald es losgeht – und bist von Anfang an dabei. Wir schreiben dir nur zum Start, keine Werbung, keine Weitergabe deiner Daten.

Du bekommst zuerst eine Bestätigungsmail. Abmelden geht jederzeit. Datenschutz