Resourcen & Neuigkeiten bei AICU

Low Code & No Code ist überall: Backend, Frontend und Workflows. Man muss es nur nutzen.

Ein prägnanter Überblick über den COCO-Datensatz, seine Geschichte, Annotationen und seinen Einfluss auf Computer Vision und multimodale KI.

Ein durchgängiges Tutorial, das zeigt, wie man mit Kaggle-Daten, KI-Visualisierungen und einer deployten API eine komplette ML-Pipeline erstellt. Ganz ohne Code.

Ein praxisnaher Überblick über Klassifikationsmodelle, ihre Einsatzgebiete und ihren geschäftlichen Nutzen.

Ein anschaulicher, beispielgetriebener Leitfaden zu Regressionsmodellen — linear, ridge, lasso, Baum-Ensembles und ihre optimalen Einsatzmomente.

Ein Podcast-Gespräch mit Promit Ray über Ergebnisorientierung, Führung und kundenzentrierte KI.

Eine Betrachtung der zentralen Herausforderungen für KI-Startups jenseits des Hypes — von echter Problemverständnis bis zu technischer Komplexität und Kapitalverbrauch.

Low Code ermöglicht es, Software durch Konfiguration statt durch Code zu bauen. Was das bedeutet, was man damit bauen kann und wo es 2025 passt.

Low-Code-Datenanalyse-Tools helfen, Datensätze zu erkunden, Visualisierungen zu erzeugen und Erkenntnisse zu gewinnen — ohne SQL oder Python.

Low-Code-Data-Science-Plattformen ermöglichen es Analysten und Fachexperten, ML-Modelle zu trainieren, zu evaluieren und als APIs bereitzustellen.

Low-Code-Datenintegrations-Tools verbinden unterschiedliche Datenquellen, bereinigen und transformieren Daten und erstellen einheitliche Pipelines per Konfiguration.

Die besten Low-Code-KI-Plattformen ermöglichen den Weg von Rohdaten zum deployten Modell und zur Live-API — ohne ML-Code. Was zu beachten ist und wie Aicuflow passt.

Low-Code-KI-App-Builder ermöglichen Gründern und Entwicklern, KI-gestützte Anwendungen per Chat zu erstellen — vom trainierten Modell bis zur deployten API.

Low-Code-KI-Agenten-Plattformen ermöglichen Teams, autonome KI-Agenten und automatisierte Daten-Workflows per Chat aufzubauen — ohne MLOps-Expertise.

Vibe Engineering geht über Vibe Coding hinaus — so entwickeln moderne Teams KI-Produkte durch Intention statt durch Implementierung.

Vibe Data Engineering bedeutet, Datenpipelines, KI-Modelle und Analytics-Workflows durch Beschreibung in natürlicher Sprache aufzubauen — kein SQL oder Python nötig.

Vibe Coding ist nicht nur für Solo-Gründer. So nutzen Engineering-Teams Vibe-Coding-Workflows — und was Tools wie Aicuflow zum Stack beitragen.

Fragmentierte Daten sind Informationen, die über getrennte Systeme, Formate und Standorte verteilt sind. Was das bedeutet, warum es passiert und wie man es konsolidiert.

Fragmentierte Datensysteme und Datensilos sperren wertvolle Informationen in getrennten Tools. Warum sie entstehen und wie man Datenquellen konsolidiert.

Fragmentierte Kundendaten in CRMs, Support-Desks und Tabellen machen KI unmöglich. Was es kostet und wie man sie konsolidiert.

Arten der Datenfragmentierung — horizontal, vertikal, gemischt — und Strategien, um Daten für KI zu konsolidieren und zu vereinheitlichen.

Sparse Data und fehlende Daten sind nicht dasselbe Problem. Hier ist, wie man sie unterscheidet und beide in KI-Pipelines korrekt behandelt.

Fragmentierte Dateien sind über Speicherorte verteilt — doch für KI-Teams ist Datenfragmentierung über Systeme das größere Problem.

Datenanreicherung ergänzt rohe oder unvollständige Daten mit zusätzlichen Informationen, um sie für Analytics und KI nutzbar zu machen.

Datenanreicherung fügt neue Informationen hinzu; Datenbereinigung korrigiert vorhandene. Beide sind vor dem KI-Training notwendig — und die Reihenfolge ist entscheidend.

Datenanreicherung für ML bedeutet, mehr Features hinzuzufügen — aus abgeleiteten Berechnungen, verknüpften Datensätzen oder externen APIs.

Datenanreicherungs-APIs ergänzen Datensätze mit Firmographics, Geolokalisierung und NLP-Signalen. So wählt man den richtigen Anbieter aus.

Ein Data-Enrichment-Spezialist baut Prozesse, die rohe Daten für KI nutzbar machen — von Feature-Engineering bis zur externen Datenanreicherung.

Generische KI-Assistenten halluzinieren über dein Produkt. Auf deinen Daten basierende Assistenten nicht. So arbeiten RAG, Custom Models und Chat-APIs zusammen.

Eine Chat-API ist in zwei Tagen integriert. Sie wirklich intelligent zu machen — verankert in deinen Daten, mit deinen Modellen — ist die eigentliche Herausforderung.

Lange Kontextfenster und agentische KI lassen manche RAG für tot erklären. Die Realität: RAG entwickelt sich weiter, stirbt aber nicht.

MCP standardisiert, wie KI-Modelle auf externe Daten zugreifen. Wie RAG und MCP zusammenhängen — und warum sie sich ergänzen statt konkurrieren.

RAG scheitert auf Arten, die schwer zu erkennen sind. So misst du Faithfulness, Context Precision, Recall und Answer Relevance — und baust eine Eval-Suite.