Alle Artikel mit dem Schlagwort: ki

E-Book Praxiswissen Deep Learning

E-Book-Deal: Praxiseinstieg Deep Learning

Veröffentlicht von Corina Pahrmann

„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 …

Machine Learning

Kolophon #18: Machine Learning

Veröffentlicht von Corina Pahrmann

Was hat Machine Learning mit Synthesizern zu tun? Wie trainiert man Algorithmen? Und warum helfen wir wahrscheinlich alle mit, Googles Intelligenz zu füttern? Für unsere neue Podcast-Folge Kolophon #18 spricht Tim Pritlove mit Oliver Zeigermann. „In den Neunzigern ging eigentlich gar nichts mit Künstlicher Intelligenz, das war sehr ernüchternd“, sagt unser Autor Oliver Zeigermann im Gespräch mit Tim Pritlove. Und ergänzt, dass er selbst auch desillusioniert war. Dabei brennt er seit früher Jugend für Daten und Code – und beschäftigt sich deshalb heute als Entwickler, Architekt, Berater und Coach mit Deep Learning, Neuronalen Netzen und Machine Learning.  Im Gespräch mit Tim Pritlove definiert Oliver die wesentlichen Begriffe, berichtet von Meilensteinen der AI und wie er diese persönlich erlebt hat und erklärt sehr anschaulich den Prozess des maschinellen Lernens. In dieser Podcast-Folge könnt Ihr unheimlich viel lernen – und gleichzeitig ist es ein bisschen so, als würdet Ihr in einer Kneipe sitzen und den beiden einfach nur beim Fachsimpeln und Anekdoten tauschen zuhören.  Unser unbedingter Hörtipp – zum Kolophon #18 geht es hier entlang.  Oliver Zeigermann hat …

Westworld

Der neue Aufstand der KIs

Veröffentlicht von Judith Vogt

Turing-Test, der Voight-Kampff-Test aus „Blade Runner“, die Gesetze der Robotik von Asimov: Schon lange machen wir uns Gedanken darüber, wann eine künstliche Intelligenz im Denkvermögen mit einem Menschen vergleichbar ist. Und man sollte meinen, die Science-Fiction hätte alle Spielarten davon schon seit Jahrzehnten durchexerziert, aber neue Lebenswirklichkeiten, Bots, die Tweets verfassen oder sich sogar miteinander in Endlosschleifen unterhalten, Machine Learning von Apps und Spracherkennungen wie Alexa, Siri, Cortana und Co. haben eine neue Generation von KI-Geschichten ins Leben gerufen. Dass „Blade Runner“ eine Fortsetzung erhalten hat, ist sicher auch der Tatsache geschuldet, dass im Moment halt einfach jeder erfolgreiche Film der 80er eine Fortsetzung erhält – aber die Zeit schien auch geradezu nach einem Update zu schreien. „Brauchst du noch was?“ – „Gleichberechtigung!“ Selbst in „Star Wars“, das immer eher unreflektiert mit seinen Maschinen umgegangen ist, wird kritisch hinterfragt, was die sich entwickelnde Intelligenz und Empathie einer Maschine mit ihren Rechten macht – in „Solo“ sieht man zum ersten Mal auf der großen Leinwand etwas, das Star Wars bislang nur in Comics und am Rande …

Von neuronalen Netzen und ganz vielen anderen Dingen: Ein Interview mit Tariq Rashid

Veröffentlicht von Alexander Plaum

Interviews mit unseren Autoren sind (fast) immer ein Vergnügen. Besonders viel Freude bereiten sie mir allerdings, wenn ich mit so auskunftsfreudigen und vielseitig interessierten Menschen wie Tariq Rashid sprechen kann. Anlässlich der deutschsprachigen Erstveröffentlichung seines Buchs Neuronale Netze selbst programmieren habe ich mit dem britischen Physiker und Machine-Learning-Experten eine ganze Menge Themen beackert: Die magische Welt smarter Software und künstlicher Intelligenz, die Notwendigkeit digitaler Kompetenz und digitaler Menschenrechte, das törichte Verhalten vieler Lehrer und Politiker, den Brexit und das Potenzial der internationalen Tech-Zivilgesellschaft. Das Interview ist recht lang, aber sicher nicht langweilig ausgefallen: Tariq, künstliche neuronale Netze (KNN) sind in letzter Zeit schwer in Mode. Allerdings scheint es immer noch viele Menschen zu geben, die nicht wissen, was genau dahintersteckt. Kannst du uns die grundlegenden Konzepte möglichst verständlich erklären? Ja, neuronale Netze sind total angesagt. Was übrigens nicht immer so war. Zu ihrer Funktionsweise: Wir wollten Rechner ja schon immer dazu bringen, mehr Aufgaben für uns zu übernehmen. Vom Abakus zur einfachen Berechnung von Schulden bis hin zum elektronischen Computer, der Flugbahnen im Weltraum voraussagt. …

O’Reillys Zeitzeichen #2: Computerwissenschaft, Kryptologie, KI – und ein vergifteter Apfel

Veröffentlicht von Alexander Plaum

Den umfassenden Nachrufen und Features auf den Wissenschaftsseiten der großen Zeitungen, Websites und Blogs können wir kaum etwas hinzufügen. Dennoch soll auch an dieser Stelle an das kurze Leben und den tragischen Tod eines Jahrhundergenies erinnert werden, ohne dessen Wirken die Geschichte der IT sicher anders verlaufen wäre: Am 23. Juni vor 100 Jahren kam in London Alan Turing auf die Welt. Schon in seiner Jugend zeigte der Brite außergewöhnliche Begabung im Bereich der Naturwissenschaften. 1928, im Alter von 16 Jahren, hatte er die Arbeiten von Einstein verstanden und eigene Erkenntnisse daraus abgeleitet. Das bekannteste Vermächtnis des passionierten Grüblers und Forschers, der sich im Laufe der Zeit vor allem der Logik, Mathematik und Kryptoanalyse verschrieb, dürfte die Mitte der 30er Jahre konzipierte Turingmaschine sein, eine wichtige Grundlage der theoretischen Informatik. Wie das Gerät funktioniert und warum es revolutionär war bzw. ist, lässt sich auf dieser interaktiven Website der Uni Wuppertal besser nachvollziehen, als ich es hier erklären kann. Turing gebührt jedoch nicht nur Respekt für sein Berechenbarkeitsmodell, auch in anderen Bereichen der IT (die damals noch …