Der Fachdienst heise KI PRO veranstaltet ein Webinar am 19. August, das die Grundlagen, Anwendungsgebiete und Zukunftsperspektiven von KI-Agenten beleuchtet. KI-Agenten sind intelligente Systeme, die ihre Umgebung wahrnehmen und zielgerichtet handeln können. In dem Online-Seminar erfahren die Teilnehmenden, wie diese Agenten funktionieren, welche Arten es gibt und wo sie bereits zum Einsatz kommen.

Zunächst führen die Experten in das Konzept der KI-Agenten ein und erläutern die technischen Grundlagen. Sie gehen auf die verschiedenen Arten von Agenten und die eingesetzten Architekturen ein. Anschließend werden die vielfältigen Anwendungsgebiete anhand praktischer Beispiele illustriert. KI-Agenten können beispielsweise Routineaufgaben automatisieren, als virtuelle Assistenten fungieren oder komplexe Simulationen ermöglichen.

Aktuelle Projekte und technologische Durchbrüche

Die Referenten stellen zudem spannende aktuelle Projekte vor und erläutern die jüngsten technologischen Durchbrüche auf diesem Gebiet. Natürlich gehen sie auch auf die Herausforderungen ein, die es bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Agenten noch zu meistern gilt. Abschließend wagen sie einen Blick in die Zukunft und zeigen auf, welche Entwicklungen in den nächsten Jahren zu erwarten sind.

Das Webinar richtet sich an alle, die KI im Unternehmen produktiv einsetzen wollen, praxisnahe Orientierung benötigen und einen aktuellen, klaren Blick auf die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie bekommen möchten. Für die Teilnahme sind keine speziellen Vorkenntnisse erforderlich.

Melden Sie sich jetzt an und profitieren Sie von den Praxiserfahrungen der heise Gruppe beim Einsatz generativer KI: heise-academy.de/webinare/ki-pro-agenten

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Die SIMD-Bibliothek bietet in C++26 portable Typen zur expliziten Angabe von Datenparallelität und zur Strukturierung von Daten für einen effizienteren SIMD-Zugriff.

Die Kurzserie zu datenparallelen Typen hat bisher folgende Themen behandelt:

Mit dem aktuellen Beitrag schließe ich die Serie ab. Diesmal geht es um vier spezielle Algorithmen für SIMD-Vektoren: min, max, minmax und clamp.

Minimum und Maximum

Den zwei Algorithmen min und max ist gemein, dass sie jeweils zwei SIMD-Vektoren annehmen und einen SIMD-Vektor zurückgeben. Dieser enthält die elementweisen Minimum oder Maximum der Eingabevektoren. Der minmax-Algorithmus nimmt ebenfalls zwei SIMD-Vektoren an und gibt ein Paar von SIMD-Vektoren zurück. Der erste Vektor des Paares enthält die elementweisen Minimum, der zweite die elementweisen Maximum der Eingabevektoren.

Das folgende Beispiel zeigt die drei Algorithmen in Aktion:

// minmax.cpp

#include 
#include 
#include 

namespace stdx = std::experimental;
 
void println(auto rem, auto const v) {
    std::cout << rem << ": ";
    for (std::size_t i = 0; i != v.size(); ++i)
        std::cout << std::setw(2) << v[i] << ' ';
    std::cout << '\n';
}

void printPairs(auto rem, auto const v1) {
    std::cout << rem << ": ";
    for (std::size_t i = 0; i != v1.first.size(); ++i)
        std::cout << '(' << v1.first[i] << ", " << v1.second[i] << ')' << ' ';
    std::cout << '\n';
}

int main() {

    stdx::fixed_size_simd a{[](int i) {
        static constexpr auto c = {10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3};
        return c.begin()[i];
    }};
    println("a", a);
    
    stdx::fixed_size_simd b{[](int i) {
        static constexpr auto c = {3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,};
        return c.begin()[i];
    }};
    println("b", b);

    std::cout << '\n';

   auto minimum = stdx::min(a, b);
   println("minimum", minimum);

   auto maximum = stdx::max(a, b);
   println("maximum", maximum);

   /*
   auto minmax = stdx::minmax(a, b);
   printPairs("minmax", minmax);
   */

}

Als Eingabevektoren verwende ich die SIMD-Vektoren a und b. Diese werden auf eine besondere Art initialisiert. Dazu lege ich eine Initialisierungsliste c in der Lambda-Funktion an, die einen Iterator auf sie zurückgibt.

Die Anwendung des Algorithmus minmax habe ich auskommentiert, weil ich die Zeile stdx::minmax(a, b) weder mit dem GCC noch mit dem clang -Compiler übersetzen konnte.

Einpassen in Grenzwerte mit clamp

std::datapar::clamp wendet elementweise die Funktion std::clamp auf den SIMD-Vektor an. Dabei wird jedes Element in einen minimalen und maximalen Grenzwert eingesperrt.

Das folgende Programm basiert auf einem Beispiel aus cppreference:

// clamp.cpp

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

namespace stdx = std::experimental;
 
void println(auto rem, auto const v) {
    std::cout << rem << ": ";
    for (std::size_t i = 0; i != v.size(); ++i)
        std::cout << std::setw(4) << v[i] << ' ';
    std::cout << '\n';
}
 
int main() {

    std::cout << "INT8_MIN: " << INT8_MIN << '\n';
    std::cout << "INT8_MAX: " << INT8_MAX << '\n';
    std::cout << "UINT8_MAX: " << UINT8_MAX << '\n';

    std::cout << '\n';

    stdx::fixed_size_simd a{[](int i) {
        static constexpr auto c = {-129, -128, -1, 0, 42, 127, 128, 255};
        return c.begin()[i];
    }};
    println("a", a);
 
    stdx::fixed_size_simd lo1{INT8_MIN};
    stdx::fixed_size_simd hi1{INT8_MAX};
    const auto b = stdx::clamp(a, lo1, hi1);
    println("b", b);
 
    stdx::fixed_size_simd lo2{0};
    stdx::fixed_size_simd hi2{UINT8_MAX};
    const auto c = stdx::clamp(a, lo2, hi2);
    println("c", c);

}

Schön ist in der Ausgabe des SIMD-Vektors b zu sehen, wie die Werte des SIMD-Vektors a in die Grenzwerte INT8_MIN und INT8_MAX eingepasst werden. Bei dem SIMD-Vektor c kommen hingegen die Grenzwerte 0 und UINT8_MAX zum Einsatz.

Wie geht’s weiter?

Nun ist es Zeit für meinen zweiten Durchlauf durch den neuen C++26-Standard. Dabei werde ich mich in erster Linie auf die Funktionen konzentrieren, die ich im ersten Durchgang nicht im Detail behandelt habe.

Beginnen werde ich mit Contracts.

(rme)

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(ilk)