Alle Artikel mit dem Schlagwort: machine learning

Einführung in TensorFlow

Neuerscheinung: Einführung in TensorFlow

Edmond de Belamy ist ein großartiger Künstler – und das ganz ohne blutige Legende (van Gogh), omnipräsentes Motiv (Blaue Reiter) oder unappetitliche Installationen (Beuys). Ein Pionier –  ohne Exzesse, dafür mit viel Disziplin und Lernwillen. Einer, der sein finanziell bislang erfolgreichstes Kunstwerk nicht mit einer Signatur, sondern mit min G max D Ex[log(D(x))]+Ez[log(1-D(G(z)))]  unterzeichnete. Und der im Aktionshaus Christie’s 432.500 Dollar eingenommen, sie aber nicht persönlich abgeholt hat.              Sieh dir diesen Beitrag auf Instagram an                     D-3 before the auction. The stress is getting quite important right now. See you on Thursday for the verdict. – #christies #auction #belamy #obvious Ein Beitrag geteilt von OBVIOUS (@obvious_art) am Okt 22, 2018 um 9:55 PDT Künstlich statt künstlerisch Denn, und diese Nachricht schaffte es kürzlich in die internationale Presse: de Belamy ist selbst eine Kunstfigur, die für das französische Künstlerkollektiv Obvious steht. Sein Name stellt einen Bezug zum KI-Forscher Ian Goodfellow her, und gemalt hatte das in London versteigerte Bild kein mit besonderen Begabungen …

Wann machen Maschinen endlich meinen Job?

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 …

Machine Learning

Kolophon #18: Machine Learning

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 …

machine learning

Überall Machine Learning!

Viele Menschen begegnen künstlicher Intelligenz vorrangig mit Angst. Dass sie uns falsch informiert, falsche Dinge vorschlägt, Inhalte vorenthält, Arbeit weg- statt abnimmt, irgendwann klüger ist als die Menschen selbst. Die Aufmerksamkeit für AI, neuronale Netze, Machine und Deep Learning steigt aber an – und die Zahl der Anwendungsfälle auch.  Ganz allgemein gesprochen zielt Machine Learning darauf ab, einen Rechner mit bestimmten Verfahren zu (mehr oder weniger) selbständiger Wissensaufnahme und -erweiterung zu animieren – auf dass er anschließend bestimmte Probleme deutlich besser lösen möge. Dieser Ansatz ist nicht neu, aber er wird immer populärer. Das bestätigt zum Beispiel eine Suchanfrage bei Google Trends. Oder ein Blick auf aktuelle IT- und Wirtschaftspublikationen. Aber auch bei der Lektüre anderer Fachmedien und ganz normaler Zeitungen scheint einen das Thema regelmäßig anzuspringen.   Städte leiser, Menschen gesünder machen Die Zeit berichtete Mitte November von einem neuen Versuch der Stadt New York, endlich den „Krieg gegen den Krach“ zu gewinnen. In a nutshell geht die Story so: NYC ist oft illegal laut, aber die städtischen Inspektoren können wenig ausrichten – vor allem, …

droidcon 2017

Wie Design zum Datenschutz beitragen kann: Ein Interview mit Ame Elliott

PGP-Schlüssel einrichten, Privacy-Settings verschärfen, Apps in Schach halten: In der Theorie ist uns klar, wie wir unsere Daten schützen (sollten). In der Praxis scheuen wir aber häufig vor komplizierten Menüs und nichtssagenden Akronymen zurück, schließen die Augen und lassen alles laufen. Die Designerin Ame Elliott hat sich genauer dieser Problematik angenommen. Statt zu empfehlen, man solle sich durchkämpfen, setzt sie auf benutzerfreundlicheres Design genau dieser Stellschrauben. In einem Interview am Rande der Konferenz droidcon  erzählt sie mehr.  Ame, du arbeitest an der Schnittstelle zwischen UX und Sicherheit – zwei Bereiche, die die meisten Menschen normalerweise gar nicht miteinander in Verbindung bringen. Kannst du uns ein bisschen darüber erzählen, was du machst und vor welchen Herausforderungen Du täglich stehst? Ich bin Design Director bei Simply Secure. Wir sind ein gemeinnütziges Unternehmen und sehen unsere Mission im Bereich Bildung. Wir entwickeln Ressourcen wie unsere Knowledge Base, ausgerichtet auf die Bedürfnisse von Praktikern – insbesondere Designern, Entwicklern und Forschern – die vertrauenswürdige Technologien aufbauen. Meine Arbeit besteht darin, Entwicklern zu helfen: Vor allem denen, die einen Security-Hintergrund haben und nun Fähigkeiten …