Beiträge in der Kategorie KI

Ada Lovelace und ihre Nachfolgerinnen – Frauen in der Geschichte von Computer- und Netzwerktechnologie

Ada Lovelace und ihre Nachfolgerinnen – Frauen in der Geschichte von Computer- und Netzwerktechnologie

Die Geschichte der Informatik wird häufig anhand einiger weniger berühmter Namen erzählt. Doch ein genauerer Blick zeigt ein deutlich vielfältigeres Bild. Bereits im 19. Jahrhundert formulierte Ada Lovelace zentrale Ideen zur Programmierung. Später prägten Frauen wie die ENIAC-Programmiererinnen, Grace Hopper, Margaret Hamilton oder Radia Perlman entscheidende Entwicklungen von Software, Raumfahrttechnik und Netzwerkinfrastruktur.

Trotz dieser Beiträge wurden viele dieser Leistungen lange nur am Rand der Technikgeschichte erwähnt. Dieser Beitrag wirft einen differenzierten Blick auf die Entwicklung der Informatik und zeigt, wie vielfältig die Menschen waren, die an der Entstehung der digitalen Welt beteiligt waren – und welche Bedeutung diese Perspektiven auch für die Zukunft der Technologie haben.

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KI frisst Hardware – Warum der Infrastrukturhunger den IT-Markt neu definiert

KI frisst Hardware – Warum der Infrastrukturhunger den IT-Markt neu definiert

Künstliche Intelligenz wird oft als reines Softwarephänomen diskutiert. Doch wer genauer hinsieht, erkennt: KI ist vor allem Infrastruktur. GPUs, HBM, DRAM, Storage, Energie und Kühlung bilden das physische Fundament der digitalen Intelligenz. Steigende Preise, ausgebuchte Produktionskapazitäten und wachsende Investitionen in Rechenzentren zeigen, dass sich der IT-Markt strukturell verschiebt.

Dieser Beitrag analysiert die Engpass-Komponenten, ordnet historische Preiszyklen ein und beleuchtet Energie, CAPEX/OPEX sowie strategische Architekturentscheidungen. KI frisst Hardware – und zwingt Unternehmen wie Privatpersonen dazu, Infrastruktur neu zu denken.

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Wie KI lernt – vom Datenpunkt zur Entscheidung

Wie KI lernt – vom Datenpunkt zur Entscheidung

Wie lernt Künstliche Intelligenz eigentlich – und was unterscheidet dieses Lernen vom menschlichen Denken?
Dieser Beitrag führt systematisch und praxisnah durch die Grundlagen maschinellen Lernens: von Datenaufbereitung und Trainingsprozessen über Generalisierung, Bias und Overfitting bis hin zu Deep Learning und Transformern.

Dabei wird deutlich, dass KI nicht „versteht“, sondern statistisch optimiert – mit allen Chancen und Grenzen. Exkurse zu menschlichem Lernen, gesellschaftlicher Wahrnehmung und Popkultur ordnen die Technik ein und helfen, aktuelle KI-Debatten sachlich und differenziert zu bewerten.

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Selbst gebauter Copilot+ PC im Aufbau mit moderner NPU-Hardware

Wir bauen einen eigenen Copilot+ PC: Mein Weg zum KI-Arbeitsrechner für 2026 und darüber hinaus

Zum Jahreswechsel plane ich meinen Arbeitsrechner neu – mit einem klaren Ziel: einen Copilot+-ähnlichen KI-Arbeitsrechner selbst zu bauen. Statt auf ein OEM-Gerät setze ich bewusst auf einen DIY-Desktop, der Windows 11, lokale KI-Modelle, NPU-Beschleunigung und klassische Workstation-Qualitäten vereint.

Der Beitrag analysiert, was Copilot+ technisch wirklich ausmacht, welche Hardware dafür entscheidend ist und wie sich aktuelle Markt- und Preisentwicklungen auf die Planung auswirken. Anhand meiner konkreten Build zeige ich praxisnah, wie sich ein leiser, leistungsfähiger und zukunftssicherer KI-PC für 2026 und darüber hinaus realisieren lässt.

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