Machine Learning & KI Archive - oreillyblog

Von unsichtbaren Giraffen, langen Lichtwellenleitern und fehlerhaften Belohnungsfunktionen – KI-Expertin Janelle Shane im Interview

Alexander Plaum — Sat, 04 Dec 2021 22:49:50 +0000

Janelle Shane hat ein außergewöhnliches Buch über KI geschrieben. Außergewöhnlich deshalb, weil es nicht nur einen kompakten, technisch akkuraten Einstieg ins Thema liefert, sondern aufgrund schräger Beispiele und amüsanter Zeichnungen auch wunderbar unterhält. Wir haben You Look Like A Thing And I Love You – auf Deutsch: Künstliche Intelligenz – Wie Sie Funktioniert und Wann Sie Scheitert – in diesem Blog bereits ausführlicher vorgestellt. Jetzt ist es Zeit für ein Interview mit der Autorin, die – so ihre Selbstauskunft – „mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit kein Bot ist“. Janelle, hast du einen exklusiven, KI-generierten Anbaggerspruch für uns auf Lager? „Kann ich mal deine Bauteilliste sehen?“ :-D. Den merk ich mir. Eine ernsthaftere Frage: In deinen „Principles of AI Weirdness“ (hier auch komplett zitiert) sagst du, dass das Problem nicht darin besteht, dass KI zu schlau ist, sondern darin, dass KI zu blöd ist. Du attestierst den smarten Algorithmen die Intelligenz eines Wurms. Denkst du, dass sich da in absehbarer Zukunft was ändert? Ich denke, dass KI in absehbarer Zukunft nicht annähernd so leistungsfähig sein wird …

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E-Book-Deals: Machine Learning

Corina Pahrmann — Wed, 22 Sep 2021 13:36:46 +0000

Bis einschließlich 29. September 2021 bieten wir euch gleich fünf E-Books aus dem Machine-Learning-Regal für die Hälfte! Update: und ein Python-Lehrbuch! Generatives Deep Learning „Drowned in the sun“, dröhnt Kurt Cobains rohe und gleichzeitig so verletzt klingende Stimme durch meine Lautsprecher. Kurz darauf das bekannte, wütende Gitarrengeschrammel, und schließlich ordentlich Krach von den Drums. Ja, tatsächlich, der neue Song klingt nach Nirvana, aber wie ein YouTube-User kommentiert: „This is what it’s like if you have a dream you’re seeing Nirvana live but you can’t quite figure out what song they’re playing“. Ein undefinierbarer Musikbrei, nirgends mag das Ohr hängen bleiben, keine Textzeile spielt sich mir ins Hirn. Dennoch mehr Nirvana als wir in den vergangenen 27 Jahren zu hören bekamen. Und ein gutes Projekt, für das nicht nur Cobains Werke, sondern auch die anderer Künstler des (traurigen) Club 27 durch neuronale Netze geschickt und schließlich von künstlicher Intelligenz komponiert wurden, mit einer wichtigen Botschaft. Wollt ihr es auch ausprobieren? Ich wäre, ganz 90er Jahre Kid, gespannt. Gibt auch ’nen passenden Buchtipp, nämlich, voilà, David Fosters …

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Komische Maschinen, seltsame Abkürzungen: Ein anderes Buch über Künstliche Intelligenz

Alexander Plaum — Tue, 20 Jul 2021 08:15:32 +0000

Alle reden über KI. Alle nutzen KI (bei der Suche im Netz, beim Online-Shopping, beim Streaming, bei der Navigation, beim Übersetzen von Texten …). Die wenigsten verstehen etwas von KI. Und diejenigen, die mehr Plan haben, schreiben zwar ganz gerne über KI, argumentieren dabei aber oft sehr technisch, philosophisch – oder gar sperrig. Einen anderen Weg der Aufklärung geht Janelle Shane, promovierte Elektroingenieurin, KI-Expertin und zur Zeit Optikforscherin in Colorado: In ihrem Buch „Künstliche Intelligenz – Wie sie funktioniert und wann sie scheitert“ nähert sie sich dem Thema mit Humor. „I write about the sometimes hilarious, sometimes unsettling ways that machine learning algorithms get things wrong“, so das Mission Statement der Amerikanerin. Die Ergebnisse ihrer Arbeit kann man seit einigen Jahren im wirklich feinen Blog AI Weirdness nachlesen, Ende 2019 folgte dann Shanes erstes Buch: You Look Like A Thing And I Love You. Für alle, die sich über diesen so seltsamen wie brillanten Titel wundern: Es handelt sich um einen angeblich idealen Anmachspruch, den sich ein von der Autorin aufgesetztes KNN (künstliches neuronales Netz) …

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Einer neuer Rashid: GANs mit PyTorch (und ein E-Book-Deal)

Corina Pahrmann — Thu, 15 Oct 2020 10:50:00 +0000

Zehntausende verkaufte Exemplare und Hunderte begeisterte Leserstimmen: Im Jahr 2017 überraschten wir uns selbst ein wenig mit unserem grandios erfolgreichen Fachbuch „Neuronale Netze selbst programmieren“. Nun liegt Tariq Rashids neues Buch „GANs mit PyTorch selbst programmieren“ vor. Eine unterhaltsame Reise durch die Welt der Künstlichen Intelligenz, ein Buch, das wirklich jedem und jeder zu einem Zugang zum Thema Neuronale Netze verhilft, von dem auch Laien profitieren: So stellte unser Lektorat das geplante Übersetzungsprojekt „Neuronale Netze selbst programmieren“ einst in der Verlagskonferenz vor. Soll ich ehrlich sein? Ich konnte es mir dennoch kaum vorstellen – nicht nur weil Lektor*innen naturgemäß immer zutiefst von ihren neuen Projekten überzeugt sind. Neuronale Netze, dachte ich, einer breiten, interessierten Öffentlichkeit nahebringen, puh. Das soll gelingen? GANs: „die coolste Idee“ Um es abzukürzen: Es gelang, und es gelingt noch immer. Nicht nur uns überzeugte Tariq Rahids gnadenlos anschaulicher, verständlicher Schreibstil und seine herausragende Fähigkeit, gerade die komplexen Inhalte dieses nicht gerade zugänglichen Fachgebiets für alle nachvollziehbar zu erklären. Umso mehr freuen wir uns, dass der britische Physiker und Machine-Learning-Experte mit einem …

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Generatives Deep Learning: Das Buch für kreative Data Scientists & Programmierer

Corina Pahrmann — Mon, 17 Aug 2020 06:01:00 +0000

Im Frühjahr erschien bei uns „Generatives Deep Learning: Maschinen das Malen, Schreiben und Komponieren beibringen“. Ein Buch für die schönen Künste – und ja, das Programmieren ist hier ausdrücklich mitgemeint. Zugegeben: eine Organistin wird aus mir nicht mehr – so wie einst Bach werde ich das eindrucksvolle Instrument niemals beherrschen. (Genauso wenig übrigens, wie ich irgendein anderes Instrument beherrsche.) Aber Komponieren, das könnte etwas werden. Vorausgesetzt, ich nutze Deep Learning-Modelle, die dann Präludien im Stil des großen Musikers erschaffen. Oder Picasso-like Leinwände gestalten. Oder: Sogar Texte für das oreillyblog schreiben? Wenn Maschinen schreiben, malen und komponieren David Foster, Data Scientist, Mathematiker und Autor unseres hier neu vorgestellten Buchs, hat sich diesen Herausforderungen gestellt – und sie auf sehr anschauliche und zugängliche Art und Weise beantwortet. In „Generatives Deep Learning“ vermittelt er zunächst die Grundtechniken des Deep Learning mit Keras und zeigt die eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. Danach erklärt Foster anhand zahlreicher Bilder (natürlich ist das Buch farbig!), wie sich diese für kreative Aufgaben wie …

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Neuerscheinung: Praxisbuch Unsupervised Learning

Corina Pahrmann — Wed, 08 Jul 2020 13:00:00 +0000

Als erstes deutschsprachiges Buch zeigt „Praxisbuch Unsupervised Learning“, wie sich auch mit ungelabelten Daten arbeiten lässt. Zum Einsatz kommen die Python-Frameworks Scikit-learn und TensorFlow mit Keras. In drei bis acht Jahren werden wir eine Maschine mit der allgemeinen Intelligenz eines durchschnittlichen Menschen haben“, erklärte Marvin Minsky, einer der größten Denker unserer Zeit – im Jahr 1970. Nun hat es bekanntlich doch etwas länger gedauert, bis die KI-Forschung (wieder) Fahrt aufgenommen hat. Spätestens seit das Big Data-Zeitalter aber ständig neue Datenschnipsel produziert und IT-Infrastrukturen immer leistungsfähiger werden, lässt sich aus vielerlei Informationen tatsächliches Wissen, lassen sich aus Mustern komplexe Fähigkeiten entwickeln. Gerade in jüngster Zeit bereichern diese unseren Alltag und beflügeln die Erforschung wissenschaftlicher Fragen. Voraussetzung für die Anwendung von Machine Learning-Techniken sind jedoch häufig schön strukturierte – gelabelte – Daten. Und die kommen, wie sollte es anders sein, in der „freien Natur“ eher selten vor. In seinem Praxisbuch zum unüberwachten Lernen zeigt Ankur A. Patel daher, wie sich aus unklassifizierten Daten Muster extrahieren und Anomalien entdecken lassen. Mit denen sich dann wiederum beispielsweise Filme und …

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Nur heute: „Neuronale Netze“ zum Aktionspreis

Corina Pahrmann — Fri, 04 Oct 2019 08:00:11 +0000

Dieses Buch ist der Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz: „Neuronale Netze selbst programmieren“ von Tariq Rashid. Am heutigen 4. Oktober 2019 bekommt ihr das E-Book für nur 6,49 €. Nur heute ;-) „Ich bin zutiefst davon überzeugt, dass die Urheber vieler Kurse und Lehrbücher keine Zeit oder Lust dazu haben, wirklich coole Ideen an mehr Menschen zu vermitteln, vor allem an Einsteiger“, sagte uns Tariq Rashid in einem Interview hier im oreillyblog. Er selbst argumentiert immer wieder leidenschaftlich dafür, dass wir uns alle an Informatik, Mathematik und andere Naturwissenschaften herantrauen sollen. Und: dass sich gerade die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz von nahezu jedem Menschen nachvollziehen lassen. Für alle neugierigen Menschen verständlich erklärt Dass Tariq also ein Buch zu Neuronalen Netzen schrieb, und, dass dieses Buch für eine breite Allgemeinheit verständlich (und zudem unterhaltsam) ist: eine logische Konsequenz. Über die wir uns sehr freuen, denn sein Buch „Neuronale Netze selbst programmieren“ überzeugte nicht nur uns, als wir vor etwa drei Jahren über die englische Originalausgabe stolperten. Es überzeugte schließlich viele tausende Leser*innen und hat sich …

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E-Book-Deal: Praxiseinstieg Deep Learning

Corina Pahrmann — Mon, 13 May 2019 07:48:26 +0000

„Eine Tour der Möglichkeiten“ bekomme man mit Praxiseinstieg Deep Learning von Ramon Wartala, schrieb die iX. Wer sogar nur die Hälfte des Fahrpreises zahlen möchte, sollte jetzt zugreifen: Die E-Book-Fassung gibt es bis einschließlich 1. Juni 2019 für 11,99 Euro statt 23,99 Euro. Das Buch eignet sich für alle, die sich zügig einen Überblick über Deep Learning, diesen Teilbereich des Machine Learning, verschaffen wollen. Es erläutert die Methoden und zeigt, wie die großen IT-Konzerne Google, Facebook, IBM, Microsoft, Baidu, Apple und Amazon diese Schlüsseltechnologie einsetzen. Danach führt es in die wichtigsten Werkzeuge und Frameworks ein: Caffe/Caffe2, Torch, PyTorch, Theano, DeepLearning4J, TensorFlow, Keras und viele andere kommen hier zur Sprache. Natürlich liefert der Autor – Ramon Wartala – auch Praxisbeispiele zum Download, so dass sich alle Theorie auch praktisch nachvollziehen lässt. Darüber hinaus erfahrt Ihr, warum Cloud Computing und Big Data im Zusammenhang mit Deep Learning so wichtig sind und wie sich verteilte Anwendungen erstellen lassen. Schließlich geht Ramon Wartala gezielt auf Handschriftenerkennung, Bilderkennung und Kunst mit Deep Learning ein und beschäftigt sich mit den Methoden …

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Wann machen Maschinen endlich meinen Job?

Judith Vogt — Tue, 23 Oct 2018 06:40:42 +0000

Es gibt Beschäftigungsgruppen, die, in Ermangelung von Grundeinkommen, nicht zu Unrecht fürchten, dass Maschinen ihnen die Arbeit wegnehmen – im Laufe der Geschichte der Industrialisierung ist das schließlich durchaus schon vorgekommen. Andere machen sich darum noch eher wenige Gedanken – gerade die kreativen Jobs scheinen halbwegs sicher vor Fließband und KI. Kurzum: Alles rund um das Entstehen eines Buchs scheint uns doch verhältnismäßig „safe“. Klar, es gibt es Newsportale, die automatisiert verfasste Artikel veröffentlichen. Aber kann Roboterjournalismus mit allen Facetten des Schreibens mithalten? Und ja, es gibt Übersetzungssoftware, die bereits ganz taugliches Material produziert, doch damit ein Buch korrekt übersetzt und flüssig lesbar ist, müssen nach wie vor menschliche Übersetzer Hirn und Hand anlegen. Alexa, lies mir ein Buch vor! Die Software VoiceDream kann bereits recht gut vorlesen und wird demzufolge von vielen Sehbehinderten genutzt – man kann ihr Texte vorgeben und sogar die Aussprache unbekannter Wörter beibringen, und dann legt die gewünschte Stimme los und bemüht sich, auch Nebensätze angenehm betont vorzubringen. Dennoch bringen Hörbuchsprecher*innen wohl noch etwas mehr Drama ins Gelesene, wage ich …

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