datasolut
datasolut
  • Видео 171
  • Просмотров 205 422
Dashboarding und KI vereint: Databricks Genie in der Praxis erklärt!
In diesem Video zeigen wir dir anhand einer Demo was der AI/BI Databricks Genie ist, wofür er gut ist und wie du den AI/BI Genie nutzen kannst.
Zu Beginn erklären wir dir kurz, wie sich Daten mit natürlicher Sprache analysieren lassen. Dabei gehen wir näher darauf ein, was Dashboarding ist und wie Databricks hier in den letzten Jahren einen verstärkten Fokus auf Dashboard Funktionalitäten legt.
Weitergehend erklären wir am Beispiel einer Demo, wie das Dashboarding in Databricks funktioniert und wie der AI/BI Databricks Genie hier helfen kann, Daten zu analysieren.
Dieses Video erklärt dir sowohl theoretisch als auch praktisch Anwendungs- und Nutzungsmöglichkeiten, sowie Vorteile vom AI/BI D...
Просмотров: 48

Видео

Apache Spark Streaming Tutorial in Databricks
Просмотров 53День назад
In diesem Video erklären wir dir anhand einer Demo wie du mit Hilfe von Apache Spark Stuructered Streaming Daten einlesen kannst, transformieren kannst, joinen kannst und im Anschluss auch wieder wegschreiben kannst. Dies veranschaulichen wir dir näher an dem Beispiel einer Demo, wobei Anwendungs- sowie Nutzungsmöglichkeiten sowie Vorteile mit Strucutured Streaming in Apache Spark hervorgehoben...
Wie Demand Forecasting mit Machine Learning funktioniert
Просмотров 17314 дней назад
In diesem Video erklären wir dir was Forecasting ist, wie Forecasting funktioniert, welche Mehoden angewendet werden können, welche Anwendungsbeispiele bei Forecasting existieren und welche Herausforderungen Forecasting mit sich bringt. Beginnend erklären wir dir näher was Demand Forecasting ist und definieren konkret den Prozess eines Demand Forecasting. Weitergehend werden Methoden definiert ...
PySpark Tutorial für Anfänger! DataFrames, Funktionen & SQL
Просмотров 132Месяц назад
In diesem Video geben wir dir eine Einführung in Pyspark und zeigen auf wie du Daten und Abfragen mit Apache Spark verarbeiten kannst. Zu Beginn erklären wir kurz en Hintergrund Apache Spark. Dabei gehen wir näher auf den Aufbau der Plattform ein, sowie mit welchen APIs man in diesem System interagieren kann. Außerdem beschreiben wir kurz, welche Rolle Machine Learning in Apache Spark hat. Weit...
Databricks Data & AI Summit 2024: Was ist wichtig?
Просмотров 2622 месяца назад
In diesem Video fassen wir die wichtigsten Neuigkeiten vom Databricks Data & AI summit 2024 zusammen. Dafür haben die Keynote von Tag 1 und Tag 2 analysiert, um für euch eine Zusammenfassung zu erstellen. Wir haben folgende Themen dabei: - Künstliche Intelligenz: Was passiert bei Mosaic ML? Was macht Databricks im GenAI Bereich? - Data Engineering: LakeFlow verändert die Welt in Databricks mit ...
5 Best Practices für Retrieval Augmented Generation
Просмотров 2052 месяца назад
5 Best Practices für Retrieval Augmented Generation
Fine Tuning vs RAG: Was ist besser?
Просмотров 3412 месяца назад
Fine Tuning vs RAG: Was ist besser?
Die 5 besten Prompt Engineering Tipps in nur 5 Minuten
Просмотров 5353 месяца назад
Die 5 besten Prompt Engineering Tipps in nur 5 Minuten
AWS Sagemaker vs. Databricks: Machine Learning im Vergleich
Просмотров 2264 месяца назад
AWS Sagemaker vs. Databricks: Machine Learning im Vergleich
Was ist Data Science? (Data Scientist erklärt)
Просмотров 3664 месяца назад
Was ist Data Science? (Data Scientist erklärt)
Was ist Prompt Engineering?
Просмотров 6274 месяца назад
Was ist Prompt Engineering?
Change Data Capture in Databricks funktioniert!
Просмотров 934 месяца назад
Change Data Capture in Databricks funktioniert!
Call-Center durch Künstliche Intelligenz am Ende?
Просмотров 1715 месяцев назад
Call-Center durch Künstliche Intelligenz am Ende?
Was ist Apache Spark? (Deutsch)
Просмотров 5295 месяцев назад
Was ist Apache Spark? (Deutsch)
Die perfekte Delta Lake Tabelle?
Просмотров 2145 месяцев назад
Die perfekte Delta Lake Tabelle?
Wie du ein LLM in SQL nutzen kannst!
Просмотров 2616 месяцев назад
Wie du ein LLM in SQL nutzen kannst!
3 Phasen Künstlicher Intelligenz in Unternehmen
Просмотров 3366 месяцев назад
3 Phasen Künstlicher Intelligenz in Unternehmen
Was kann der Databricks Assistant?
Просмотров 1236 месяцев назад
Was kann der Databricks Assistant?
Wie Spotify auf Künstliche Intelligenz setzt!
Просмотров 4056 месяцев назад
Wie Spotify auf Künstliche Intelligenz setzt!
5 Vorteile von Databricks, die du kennen solltest!
Просмотров 3247 месяцев назад
5 Vorteile von Databricks, die du kennen solltest!
Machine Learning einfach erklärt!
Просмотров 4407 месяцев назад
Machine Learning einfach erklärt!
Künstliche Intelligenz in der Reisebranche?
Просмотров 1817 месяцев назад
Künstliche Intelligenz in der Reisebranche?
Was ist Retrieval Augmented Generation?
Просмотров 2,4 тыс.7 месяцев назад
Was ist Retrieval Augmented Generation?
Delta Live Tables: Streaming Data Warehouse!
Просмотров 2547 месяцев назад
Delta Live Tables: Streaming Data Warehouse!
Large Language Models: Aufbau, Anwendung & Nutzen
Просмотров 3,5 тыс.8 месяцев назад
Large Language Models: Aufbau, Anwendung & Nutzen
Data Science ohne Mathestudium?
Просмотров 6538 месяцев назад
Data Science ohne Mathestudium?
EU AI ACT: Wichtigste Fakten auf einen Blick!
Просмотров 2,3 тыс.8 месяцев назад
EU AI ACT: Wichtigste Fakten auf einen Blick!
Data Lake vs. Data Lakehouse: Wo ist der Unterschied?
Просмотров 4399 месяцев назад
Data Lake vs. Data Lakehouse: Wo ist der Unterschied?
Machine Learning vs. Deep Learning: Was sind die Unterschiede?
Просмотров 1,3 тыс.9 месяцев назад
Machine Learning vs. Deep Learning: Was sind die Unterschiede?
5 einfache Schritte für erfolgreiche ML-Projekte!
Просмотров 20310 месяцев назад
5 einfache Schritte für erfolgreiche ML-Projekte!

Комментарии

  • @gheddofuerarme
    @gheddofuerarme 18 дней назад

    gut erklärtes Video - ist es technisch auch möglich einen Forecast zu machen für Linkstrukturen von Webseiten? Also wo der Link am besten sein sollte, wie viele Links auf der Webseite für diese Homepage ideal sind? Und wo der Besucher sie zB im Fließtext erwartet? Richtig spannend das Thema und was die Technologie heutzutage alles kann :)

    • @datasolut
      @datasolut 18 дней назад

      Hi, danke für das Feedback. Nicht ganz! Forecasting wird für die Prognose von Zeitreihen genutzt. Also wie viele Verkäufe erwarte in in den nächsten 7 Tagen? Oder wie viele Anrufe erwarte ich in den nächsten Tagen / Wochen oder Monaten.

  • @enjaderletsplayer2259
    @enjaderletsplayer2259 22 дня назад

    Ich bin auch ein Teil von big Data ich habe 2500 Videos in meinen Kanal youtube ist der größte datenspeicher der Welt und da wird auch so schnell nichts anderes rankommen

    • @datasolut
      @datasolut 21 день назад

      Google ist die Firma, die Big Data vorangetrieben hat. Langezeit basierten viele Big Data Systeme in Firmen auf Basis von Apache Hadoop, was ursprünglich von Google erfunden wurde. Viele Grüße

  • @marcowagner404
    @marcowagner404 Месяц назад

    Sehr informativ, danke

    • @datasolut
      @datasolut Месяц назад

      Danke fürs Feedback!

  • @Vitali-pe3wg
    @Vitali-pe3wg Месяц назад

    Perfektes Timing! Habe heute angefangen mich damit zu heschäftigen. Mein Studium ist bald fertig und ich will ins Data Engineering Feld.

    • @datasolut
      @datasolut Месяц назад

      Freut mich! Hoffe du konntest aus dem Video was mitnehmen. Ich wünsche dir viel Erfolg bei dem Einstieg :) gute Wahl! VG Laurenz

    • @Vitali-pe3wg
      @Vitali-pe3wg Месяц назад

      @@datasolut dankeschön 👋👍

  • @YouAreTheRaidBoss
    @YouAreTheRaidBoss Месяц назад

    Das Thema Data Engineering scheint immer wichtiger zu werden! Gerne mehr davon! 👍

    • @datasolut
      @datasolut Месяц назад

      Data Engineering ist die Grundlage für die ganzen AI Projekte und Vorhaben. Vielen Dank!

  • @Andzej-PL_DE
    @Andzej-PL_DE Месяц назад

    Hallo, ich finde deine Videos sehr hilfreich und informativ. Könntest du vielleicht ein Tutorial zur AutoTrain-Funktionalität von HuggingFace machen? Es wäre toll, wenn du auch zeigen könntest, wie man mit der kostenlosen Variante eigene Text-Daten verwendet, um Modelle nachzutrainieren (Fine Tuning). Vielen Dank für deine großartige Arbeit.

    • @datasolut
      @datasolut Месяц назад

      Vielen Dank für dein Feedback! Im Moment lege ich den Fokus stärker aus Data Engineering Themen, aber ich schaue mir das Thema Fine Tuning auf jeden Fall an.

  • @sachsaseil5670
    @sachsaseil5670 Месяц назад

    Ich finde ja, dass man bei einem Video die Vorteile gegenüber einer ChatGPT Antwort visualisieren sollte oder mit einem guten Beispiel greifbarer machen sollte ...

    • @datasolut
      @datasolut Месяц назад

      Vielen Dank für das Feedback! Nehmen wir uns vor. VG

  • @NewYork-fb8ez
    @NewYork-fb8ez 2 месяца назад

    Super Videos. Kleiner Hinweis: in mehreren Videos steht "Retrival", da fehlt ein "e".

  • @esiebrunner2080
    @esiebrunner2080 2 месяца назад

    wie wäre es mit ein paar Beispiele???

    • @datasolut
      @datasolut 2 месяца назад

      Gute Idee! 👍🏻

  • @SuccessDynamics
    @SuccessDynamics 2 месяца назад

    👍🏻

  • @Eron-dx9dn
    @Eron-dx9dn 2 месяца назад

    Sehr interessant den Unterschied mal so präsentiert zu kriegen. Vielen Dank!

    • @datasolut
      @datasolut 2 месяца назад

      Gerne, danke für dein Feedback!

  • @YouAreTheRaidBoss
    @YouAreTheRaidBoss 3 месяца назад

    Super! Gerne mehr!

    • @datasolut
      @datasolut 2 месяца назад

      Danke! Kommt jetzt wieder content :)

  • @Eron-dx9dn
    @Eron-dx9dn 3 месяца назад

    Sehr interessantes Video! Vielen Dank! Aber würde das nicht den Prompt deutlich vergrößern und so die Bearbeitungszeit auch erhöhen? Also die Verwendung von Vektoren und EInfügen im Prompt. Trainieren mit dem Wissen wäre schneller und nach dem Training wohl auch günstiger, da weniger Tokens bei der Nutzung benötigt werden. Dafür natürlich nicht so anpassungsfähig, wenn sich die Daten ändern. Habe ich das so richtig verstanden?

    • @datasolut
      @datasolut 3 месяца назад

      Hi 👋 vielen Dank erstmal! Ich habe zu deiner Frage gerade ein Video aufgenommen. Kurz gesagt: RAG ist in den meisten Fällen günstiger und sogar besser. Ein Fine Tuning ist sehr teuer nicht nur Compute sondern du muss ja auch Daten haben. RAG Systeme sind mittlerweile auch schnell und kosten nicht viel. Das ist in der Regel die Architektur, die man in den Chat bots und Assistenten sieht. VG

  • @killer_virus
    @killer_virus 3 месяца назад

    Danke für das Video! Zuhören hat Spaß gemacht.

  • @elrymoe
    @elrymoe 3 месяца назад

    Ai garbage brauch kein arsch

  • @ramsey2155
    @ramsey2155 3 месяца назад

    Nah

  • @karlbesser1696
    @karlbesser1696 3 месяца назад

    Prompt bedeutet ja sofort, unverzüglich usw. Aber warum hat man das Wort auf die komplexen Fragestellungen der KI ausgeweitet?

    • @paulitodelite3135
      @paulitodelite3135 3 месяца назад

      im KI Kontext bedeutet to prompt: anregen, auffordern, veranlassen

    • @karlbesser1696
      @karlbesser1696 3 месяца назад

      @@paulitodelite3135 Danke.

  • @reinerzufall3123
    @reinerzufall3123 4 месяца назад

    Grosse Sprachmodelle? Bitte nicht 🙏🙏 bleiben wir zumindest bei LLMs 😁

  • @spectrumunit
    @spectrumunit 4 месяца назад

    Top Information! Das hat mir sehr weiter geholfen!

    • @datasolut
      @datasolut 4 месяца назад

      😍 vielen Dank!

  • @SuccessDynamics
    @SuccessDynamics 4 месяца назад

    Oder (für private Zwecke) man kauft sich einen Dell R730 und zwei P40/P100, aktuelle Software a la Proxmox, Ubuntu, etc drauf. Und los geht's mit ML 😊

    • @SuccessDynamics
      @SuccessDynamics 4 месяца назад

      So kommt man auf ca 1k € je nach Konfiguration

    • @datasolut
      @datasolut 4 месяца назад

      Auf jeden Fall auch eine Option! Insbesondere, wenn man privat unterwegs ist.

  • @aketo8082
    @aketo8082 4 месяца назад

    Vielen Dank. Sehr interessant. Spannend wäre ein Video, wie man sich selber ein LLM erstellen kann. Müsste doch mit Python&Co möglich sein, oder? Gibt es da Grundlagen? Vielen Dank für Infos und Tipps.

    • @ilianos
      @ilianos 4 месяца назад

      Wenn du dich wirklich dafür interessierst, wie man GPT von Grund auf selbst programmiert, empfehle ich dir das 2-stündige Video von Andrej Karpathy. Google nach "karpathy code gpt from scratch".

  • @kluntjeengel
    @kluntjeengel 4 месяца назад

    Servus, ich hätte einen Frage. Kann ich mit dieser LLM auch neue Tabellen erzeugen? Beispielsweise: Du hast diese SQL Datenbank. Bau mir bitte einen Tabelle aus dem dem und dem. Die Datenbank ist mit Informationen wie IP Adressen, Informationen über Hardware oder auch Information einer Active Directory gefüllt. Danke

    • @datasolut
      @datasolut 4 месяца назад

      Ja, die Beispieldaten habe ich auch mit einem LLM erstellt!

  • @buharxan6506
    @buharxan6506 4 месяца назад

    welches Fine tuned Model würden Sie empfehlen für das LLM? oder welches haben Sie für den Wein-Bot benutzt? vG

    • @datasolut
      @datasolut 4 месяца назад

      Im Moment die ChatGPT API

  • @Fynnstar23
    @Fynnstar23 4 месяца назад

    Hi @datasolut ist es Ok wen ich das Video als Grundlage für den Machine Learnig teil Meiner GFS nehme

    • @datasolut
      @datasolut 4 месяца назад

      Natürlich! Viel Erfolg

  • @tillmanott
    @tillmanott 4 месяца назад

    Interessanterweise ist der Begriff 'Prompt-Engineering' etwas irreführend, da er tatsächlich wenig mit klassischem Engineering zu tun hat. Engineering bezieht sich traditionell auf die Anwendung mathematischer und wissenschaftlicher Prinzipien zur Lösung technischer Probleme. Prompt-Engineering hingegen ist eher eine Kunstform; es geht darum, die richtigen Fragen oder Anweisungen zu formulieren, um von KI-Modellen nützliche und präzise Antworten zu erhalten. Es erfordert ein tiefes Verständnis der KI und ihrer Arbeitsweise, aber es liegt meiner Meinung nach eher im Bereich der Kommunikation und Psychologie als in der traditionellen Technik.

    • @datasolut
      @datasolut 4 месяца назад

      Ja, bin ich deiner Meinung! Ein ganz anderer Ansatz, als klassische Programmierung. Viele Grüße

  • @MattMesserable
    @MattMesserable 5 месяцев назад

    Hallo und Danke für das tolle Video. Der Link auf Github hat bei mir nicht funktioniert. Gibt's die Seite dort nicht mehr?

    • @datasolut
      @datasolut 5 месяцев назад

      Hey, ich habe das Repo auf public gestellt. Es war fälschlicherweise noch auf private! VG und viel Spaß

    • @MattMesserable
      @MattMesserable 4 месяца назад

      @@datasolut Super - herzlichen Dank!

  • @marvinherzenberger5215
    @marvinherzenberger5215 6 месяцев назад

    Danke, dass hier angeführte Notebook finde ich leider nicht mehr unter dem Link bzw. auf eurer GitHub-Seite.

  • @user-pz5eh7uh7n
    @user-pz5eh7uh7n 6 месяцев назад

    Das zweite Video habe ich auf eurem Channel leider nicht gefunden, kommt das noch?

    • @datasolut
      @datasolut 6 месяцев назад

      Hey, können wir gerne drehen. Ist irgendwie untergegangen. Kommt dann in den nächsten Wochen. VG

  • @lear7916
    @lear7916 6 месяцев назад

    Hey, hast du Literaturtipps? Ich schreibe meine MA über LLM als Korrekturassistent im unterricht

    • @datasolut
      @datasolut 6 месяцев назад

      Hey Lea, so richtig Quellen in Form von Büchern habe ich zu dem Thema nicht. Das Thema ist recht neu und es gibt viele Entwicklungen. Daher würde ich dir digitale Quellen in Form von wissenschaftlichen Veröffentlichungen empfehlen. VG

  • @tommythiller1031
    @tommythiller1031 6 месяцев назад

    Trotz all dem ist Spotify immer noch nicht lukrativ… die machen Milliardenverluste

    • @datasolut
      @datasolut 6 месяцев назад

      Hey, das stimmt. Wir gucken aus ML-Sicht auf die Firma und das ist aus unserer Sicht sehr spannend.

  • @Nano.97
    @Nano.97 7 месяцев назад

    danke bro

  • @user-ku6mj6xb8q
    @user-ku6mj6xb8q 7 месяцев назад

    Aha

  • @DinaDina-ks3uq
    @DinaDina-ks3uq 7 месяцев назад

    Danke

    • @datasolut
      @datasolut 7 месяцев назад

      Kein Problem :)

  • @hans-ludwigfeck7425
    @hans-ludwigfeck7425 7 месяцев назад

    Maschinelles Lernen auf den Punkt gebracht, super erklärt. Neuronale Netze auf den Punkt gebracht, wäre auch ein Interessanter Beitrag.

    • @datasolut
      @datasolut 7 месяцев назад

      Danke fürs Feedback! Nehmen wir auf die Liste

  • @stoutsportperformance
    @stoutsportperformance 7 месяцев назад

    Great explanation! Thanks a lot! 💪🏼😃

  • @J__S_
    @J__S_ 7 месяцев назад

    Würdest du zum jetzigen Zeitpunkt noch ein Data Science/Analyst Studium empfehlen? Oder lieber direkt ein Informatikstudium mit Schwerpunkt AI?

    • @datasolut
      @datasolut 7 месяцев назад

      Informatik und dann setzt du Schwerpunkte.

    • @J__S_
      @J__S_ 7 месяцев назад

      ​@@datasolutAlles klar. Also gehst du auch davon aus, dass die KI den Data Analysis Teil in Zukunft übernehmen wird?

    • @datasolut
      @datasolut 7 месяцев назад

      Ich denke das Informatikstudium bereitet dich auf sehr viel vor und bietet wichtige Grundlagen. Data science Theorie kannst du dir über Kurse aneignen.

  • @markushilbmann4258
    @markushilbmann4258 7 месяцев назад

    Interessante Aspekte. Danke! 👍

    • @datasolut
      @datasolut 7 месяцев назад

      Sehr gerne 👍

  • @gravizapa888
    @gravizapa888 7 месяцев назад

    Was ich jetzt auf dem Markt sehe, ist eine Katastrophe. Ich kann mir nicht vorstellen, wie ich die Nacht überstehen soll. Ich bin jetzt selbst auf der Suche nach einem Job, früher war ich IT-Sicherheitsspezialist, aber meine Seele ist nicht mehr da. Ich möchte mich mit maschinellem Lernen befassen. 1000 Reaktionen auf LinkedIn. Wie man in eine Juniorposition kommt...

    • @datasolut
      @datasolut 7 месяцев назад

      Für Data Science ist es nie zu spät!

  • @Mister-yc6mm
    @Mister-yc6mm 7 месяцев назад

    ❤❤❤

  • @spectrumunit
    @spectrumunit 7 месяцев назад

    Super gut und anschaulich erklärt! Hatte bis hier hin nie von "RAG" gehört - ich bin froh, dass ich diesem Kanal folge, so bin ich immer up to date! Danke!

    • @datasolut
      @datasolut 7 месяцев назад

      Vielen Dank für dein Feedback! <3

  • @Mister-yc6mm
    @Mister-yc6mm 7 месяцев назад

    ❤❤❤

  • @KaptainLuis
    @KaptainLuis 8 месяцев назад

    dooch das kann man super im unternehmerischen kontext benutzen! tausend dank für das video! leider für mich programmieranfänger (elektrotechnik ingneieur) noch vieles neues...aber dieses video ist die basis für das was ich brauche! nur eine frage zu dieser struktur: kann es passieren, dass chatgbt antworten außerhalb des "eingelernten" wissens gibt? Das würde ich nämlich gerne verhindern...

    • @datasolut
      @datasolut 8 месяцев назад

      Hey 👋 ja das kann man einschränken! Vielen Dank für dein Feedback im neuen Jahr kommen noch neue Videos dazu!

    • @KaptainLuis
      @KaptainLuis 8 месяцев назад

      @@datasolut mega feumich drauf! danke für eure videos! :)

  • @urimtefiki226
    @urimtefiki226 8 месяцев назад

    The algorithm is prevented from the world including the math, physics, IT scientists to see it. Shame!

    • @datasolut
      @datasolut 8 месяцев назад

      There are open source models out there!

  • @urimtefiki226
    @urimtefiki226 8 месяцев назад

    they dont care already making products without any patent or the right from the author. Billions in their pockets of producing chips.

  • @philippmuller2086
    @philippmuller2086 8 месяцев назад

    kompletter mythos zu glauben eine studium der mathematik würde einen zum guten datenexperten machen. in der praxis werden von 99,9% aller machine learning professrionals keine algorithmen entwickelt. das passiert eh im silicon valley... man braucht tech skills aus der it: programmieren und datenexpertise...

    • @datasolut
      @datasolut 8 месяцев назад

      Bin ich deiner Meinung! Programmieren, Daten & Prozesse intelligent zusammenführen. VG & Danke für dein Feedback

    • @philippmuller2086
      @philippmuller2086 8 месяцев назад

      @@datasolut jep, gerne! würde mich über weitere video zu anwendungsorientierten themen freuen. beispielsweise use cases von machine learning und ihre umsetzung. frohe weihnachten :)

    • @datasolut
      @datasolut 8 месяцев назад

      Was stellst du dir vor? Konkrete Codebeispiele mit Umsetzung in so einem Demoformat? VG

    • @philippmuller2086
      @philippmuller2086 8 месяцев назад

      @@datasolut codebeispiele müssen gar nicht sein. eher die konzepte. also use cases. fänd ich sehr spannend. vllt mal für die verschiedenen branchen und was es da so für mlglichkeiten gibt im marketing usw. ähnlich wie auf der homepage nur nochmal vertiefter oder erweitert.

    • @datasolut
      @datasolut 8 месяцев назад

      Machen wir! Grüße

  • @Mister-yc6mm
    @Mister-yc6mm 8 месяцев назад

    ❤❤❤

    • @datasolut
      @datasolut 8 месяцев назад

      Thanks 🙏🏼

  • @siegfrieddyroff9898
    @siegfrieddyroff9898 8 месяцев назад

    das versteht kein normaler Mensch !

    • @datasolut
      @datasolut 8 месяцев назад

      Vielleicht sprechen meine Neuronen eine exklusive Sprache! 🧠😄 Spaß beiseite, wenn du Fragen hast, stehe ich zur Verfügung, um das Ganze zu entschlüsseln!

  • @justindmk
    @justindmk 9 месяцев назад

    Danke für die Zusammenfassung! Gibt es dazu schon die komplette Verordnung oder wurden bisher nur Key Points veröffentlicht? Ich konnte außer der Zusammenfassung nichts finden

    • @datasolut
      @datasolut 9 месяцев назад

      Hier findest du ein offizielles Statement: www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai Vielen Dank, für dein Feedback!

  • @johannesschmidt8611
    @johannesschmidt8611 9 месяцев назад

    Sehr informativ und sympathisch!

    • @datasolut
      @datasolut 9 месяцев назад

      Vielen Dank!