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KOL018 Machine Learning
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Manage episode 217428682 series 1330408
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen waren lange Zeit ein belächeltes Forschungsfeld auf dem über Jahrzehnte so recht nichts vorangehen wollte. Durchbrüche in kleinen Bereichen stießen meist schnell auf neue Grenzen und es war nicht absehbar, wie sich das Segment weiterentwickeln würde. Doch in den letzten Jahren stieß das Deep Learning durch verbesserte Algorithmen und schnelle Grafikkarten-Hardware die Tür weit auf für neue Anwendungen. Binnen weniger Jahre wurden bis dahin knifflige Dinge wie Sprach- und Bilderkennung zu in jedem Smartphone verbauter Mainstream-Technologie. Doch ist auch dieses Feld noch weitgehend unbestellt und die sich schnell verändernden Werkzeuge bieten Programmierern eine weit reichende und in ihrer Anwendungsbreite noch gar nicht abgesteckte Perspektive.
Für Kolophon sprechen wir mit dem Programmierer Oliver Zeigermann, der sich schon seit längerem mit diesen Technologien und Entwicklungsprinzipien beschäftigt und gemeinsam mit Chi Nhan Nguyen für O'Reilly das Buch "Machine Learning kurz & gut" (und mit 184 Seiten gar nicht so kurz) geschrieben hat. Wir sprechen darüber, was Machine Learning ist – und was nicht –, wie man aus Daten lernt und seinen Entwicklungsansatz ausrichten sollte sowie welche Auswirkungen Machine Learning auf Technik und Gesellschaft haben kann.
Commodore 64 – Wikipedia
Schach – Wikipedia
Garri Kimowitsch Kasparow – Wikipedia
Schachprogramm – Wikipedia
Deep Thought (Schachcomputer) – Wikipedia
Fritz (Schachprogramm) – Wikipedia
Künstliche Intelligenz – Wikipedia
PageRank – Wikipedia
Googol – Wikipedia
Leviathan (Mythologie) – Wikipedia
Neuronales Netz – Wikipedia
Counter-Strike – Wikipedia
Grafikprozessor – Wikipedia
Vektorprozessor – Wikipedia
Convolutional Neural Network – Wikipedia
Weichzeichnen – Wikipedia
Kantendetektion – Wikipedia
Geoffrey Hinton – Wikipedia
Synthesizer – Wikipedia
Low Frequency Oscillator – Wikipedia
Algorithmus – Wikipedia
Schufa – Wikipedia
Captcha – Wikipedia
reCAPTCHA – Wikipedia
Magnetresonanztomographie – Wikipedia
Funktionelle Magnetresonanztomographie – Wikipedia
Radiologie – Wikipedia
Freistellung (Bild) – Wikipedia
Schachtürke – Wikipedia
Go (Spiel) – Wikipedia
AlphaGo – Wikipedia
TensorFlow – Wikipedia
Keras – Wikipedia
PyTorch – Wikipedia
Matplotlib – Wikipedia
Kapitel
1. Intro (00:00:00)
2. Persönlicher Hintergrund (00:00:50)
3. Künstliche Intelligenz (00:02:34)
4. Deep Learning (00:09:03)
5. Convolutional Neural Networks (00:22:02)
6. Aus Daten lernen (00:33:36)
7. Spiele spielen (01:07:33)
8. Vorurteile (01:18:20)
9. Setups (01:21:07)
10. Was passiert in der Zukunft (01:47:38)
23 Episoden
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Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen waren lange Zeit ein belächeltes Forschungsfeld auf dem über Jahrzehnte so recht nichts vorangehen wollte. Durchbrüche in kleinen Bereichen stießen meist schnell auf neue Grenzen und es war nicht absehbar, wie sich das Segment weiterentwickeln würde. Doch in den letzten Jahren stieß das Deep Learning durch verbesserte Algorithmen und schnelle Grafikkarten-Hardware die Tür weit auf für neue Anwendungen. Binnen weniger Jahre wurden bis dahin knifflige Dinge wie Sprach- und Bilderkennung zu in jedem Smartphone verbauter Mainstream-Technologie. Doch ist auch dieses Feld noch weitgehend unbestellt und die sich schnell verändernden Werkzeuge bieten Programmierern eine weit reichende und in ihrer Anwendungsbreite noch gar nicht abgesteckte Perspektive.
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Commodore 64 – Wikipedia
Schach – Wikipedia
Garri Kimowitsch Kasparow – Wikipedia
Schachprogramm – Wikipedia
Deep Thought (Schachcomputer) – Wikipedia
Fritz (Schachprogramm) – Wikipedia
Künstliche Intelligenz – Wikipedia
PageRank – Wikipedia
Googol – Wikipedia
Leviathan (Mythologie) – Wikipedia
Neuronales Netz – Wikipedia
Counter-Strike – Wikipedia
Grafikprozessor – Wikipedia
Vektorprozessor – Wikipedia
Convolutional Neural Network – Wikipedia
Weichzeichnen – Wikipedia
Kantendetektion – Wikipedia
Geoffrey Hinton – Wikipedia
Synthesizer – Wikipedia
Low Frequency Oscillator – Wikipedia
Algorithmus – Wikipedia
Schufa – Wikipedia
Captcha – Wikipedia
reCAPTCHA – Wikipedia
Magnetresonanztomographie – Wikipedia
Funktionelle Magnetresonanztomographie – Wikipedia
Radiologie – Wikipedia
Freistellung (Bild) – Wikipedia
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Go (Spiel) – Wikipedia
AlphaGo – Wikipedia
TensorFlow – Wikipedia
Keras – Wikipedia
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1. Intro (00:00:00)
2. Persönlicher Hintergrund (00:00:50)
3. Künstliche Intelligenz (00:02:34)
4. Deep Learning (00:09:03)
5. Convolutional Neural Networks (00:22:02)
6. Aus Daten lernen (00:33:36)
7. Spiele spielen (01:07:33)
8. Vorurteile (01:18:20)
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