Künstliche Intelligenzen können bereits viel, emotionale Intelligenz gehört aber zumeist noch nicht zu ihren Fähigkeiten. Das könnte sich ändern. Wie weit die Forschung daran ist, erklärt Srividya Rajamani in diesem Talk von der ML Conference.
Apple hat Siri, Windows hat Cortana, Amazon Alexa und Google den Google Assistant. Sprachassistenten erleichtern unseren Alltag. Sprache als Interface gewinnt immer mehr an der Bedeutung bei der Steuerung von Apps und Online-Services. Allein in Europa liegt der Marktumsatz von Smart Speakern bereits bei 939 Millionen Euro, wie Zahlen von Statista bestätigen. In allen Bereichen unseres alltäglichen Lebens sehen wir, wie uns die digitalen Assistenten Schritt für Schritt bei alltäglichen Situationen unterstützen.
Spieleklassiker erfreuen sich heutzutage einer großen Beliebtheit unter KI-Forschern und Programmierern, da die einfach strukturierten Spielewelten unter anderem ideale Testumgebungen für die Erforschung und Entwicklung von künstlichen neuronalen Netzwerken darstellen. Selbstverständlich werden auch wir uns diesem Trend nicht verschließen. Da wir jedoch die KI-Routinen unserer Spiele nicht von jetzt auf gleich völlig umkrempeln können, werden wir uns in diesem Artikel zunächst einmal mit den grundlegenden Aspekten von einfachen neuronalen Netzen beschäftigen.
Spieleklassiker erfreuen sich heutzutage einer großen Beliebtheit unter KI-Forschern und Programmierern, da die einfach strukturierten Spielewelten unter anderem ideale Testumgebungen für die Erforschung und Entwicklung von künstlichen neuronalen Netzwerken darstellen. Selbstverständlich werden auch wir uns diesem Trend nicht verschließen. Da wir jedoch die KI-Routinen unserer Spiele nicht von jetzt auf gleich völlig umkrempeln können, werden wir uns in diesem Artikel zunächst einmal mit den grundlegenden Aspekten von einfachen neuronalen Netzen beschäftigen.
Mit dem Maixduino steht eine kostengünstige Platine zur Verfügung, die bei der Mobilisierung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz hilft. Dieser Artikel zeigt die Möglichkeiten zur Programmierung des Einplatinencomputers auf.
Computer spielen besser Schach als menschliche Spieler. Wie funktioniert das aber? Dieser Frage geht Oliver Zeigermann in dieser Session von der ML Conference nach. Der Speaker erklärt, welche Prinzipien hinter Stockfish und AlphaZero stecken.
Oft ist die Interaktion mit Chatbots eher anstrengend. Aber woran liegt das? Ist die Technologie nicht ausgereift oder mangelt es an der passenden Implementierung? Dieser Frage geht Pieter Buteneers in dieser Session von der ML Conference nach.
Der Anglizismus „Compliance“ begegnet einem recht häufig. Doch wenn nachgefragt wird, was in dem jeweiligen Unternehmen als „compliant“ bezeichnet wird, erhält man oft ein Schulterzucken oder ein „keine Ahnung“ als Antwort. Das kann nicht immer mit dem mangelnden Verständnis des Begriffs erklärt werden, sondern häufig eher mit einem Unwissen, welchen Prozessen das jeweilige Unternehmen hierbei folgt.
Anomalien – oder auch Ausreißer – sind in Daten allgegenwärtig. Sei es durch Messfehler der Sensoren, unerwartete Ereignisse in der Umwelt oder fehlerhaftes Verhalten einer Maschine. In vielen Fällen ist es sinnvoll, solche Anomalien in Echtzeit zu erkennen, um unmittelbar darauf reagieren zu können. Das nötige Rüstzeug dafür gibt uns die Data-Streaming-Plattform Apache Kafka sowie die Python-Bibliothek scikit-learn an die Hand.
Im heutigen Artikel werde ich damit beginnen, Ihnen zu demonstrieren, wie sich neuronale Netzwerke im Rahmen der Spieleentwicklung einsetzen lassen. In diesem Zusammenhang werden wir uns zwei unterschiedliche Trainingsmethoden anschauen, mit denen sich ein untrainiertes Netzwerk in einen Meister des Tic-Tac-Toe-Spiels verwandeln lässt. Darüber hinaus werden wir auch noch auf die sogenannten Convolution-basierten neuronalen Netzwerke zu sprechen kommen, da diese nicht nur im Bereich der Objekt- und Mustererkennung wahre Wunder vollbringen, sondern auch bei komplexeren Spielen stets den Überblick über das Spielgeschehen behalten.
Seit Februar werden wir in den Medien mit Diagrammen und Grafiken zur Ausbreitung des Coronavirus überschüttet. Die Daten kommen aus frei zugänglichen Quellen und sind für jeden nutzbar. Doch wie wird aus den Quelldaten ein Datensatz, mit dem beispielsweise ein Dashboard erstellt werden kann? Mit Python und Modulen wie pandas ist das keine Zauberei.
Wer sich mit Machine Learning auseinandersetzt, muss sich über kurz oder lang in TensorFlow einarbeiten. Im Internet findet sich zwar jede Menge an Tutorials, der Großteil basiert allerdings auf Version 1.0. Apress wirft ein 180 Seiten langes Werk ins Rennen, das eine Schnelleinführung in den Allrounder bieten soll.
KI und Machine Learning sind von hochwertigen Daten abhängig, sodass IT-Abteilungen einen vollständigen Einblick in das Netzwerkgeschehen benötigen. In seinem Artikel gibt Jeff Aaron, Vice President Enterprise Marketing bei Juniper Networks, einige Tipps und Tricks, wie der Einsatz von künstlicher Intelligenz klappt und welche Vorteile sie genau bringt.
Technologie ist ethisch nie neutral. Worauf muss man achten, damit sich Vorurteile und falsche Annahmen nicht in neuen Produkten verfestigen? Cennydd Bowles erklärt in dieser Keynote von der iJS London 2019, worauf es beim ethischen Produktdesign in der IT ankommt.
Die Anzahl der Machine und Deep Learning Frameworks ist in den letzten Jahren rapide gestiegen. Von scikit-learn über TensorFlow bis hin zu PyTorch hat jedes dieser Frameworks seine Vor- und Nachteile. ONNX – ein herstellerunabhängiges Austauschformat von Deep-Learning-Modellen – hilft, die Brücke zwischen den Frameworks zu schlagen.
Node.js und Machine Learning, passt das zusammen? Ja, das geht! Tamar Stern gibt in dieser Session von der International JavaScript Conference einen Überblick über die Grundlagen, Bibliotheken und Architektur-Entscheidungen für maschinelles Lernen mit Node.
Werden künstliche Intelligenzen automatisch besser, wenn man sie mit einer größeren Menge Daten versorgt? Dieser Frage geht Michael Kieweg in dieser Session von der ML Conference München 2019 nach.
Die moderne IT-Welt ist ein gefährliches Pflaster. Von der Entwicklung über das Deployment bis hin zur Nutzung fertiger Anwendungen gibt es quasi an jeder Ecke potentielle Schwachstellen. Kein Wunder also, dass „Security“ ein zentraler Bereich der Softwareentwicklung ist. Im Interview spricht Bert Skorupski, Senior Manager Sales Engineering bei Quest Software, über die aktuelle Sicherheitslage in der IT.
Die moderne IT-Welt ist ein gefährliches Pflaster. Von der Entwicklung über das Deployment bis hin zur Nutzung fertiger Anwendungen gibt es quasi an jeder Ecke potentielle Schwachstellen. Kein Wunder also, dass „Security“ ein zentraler Bereich der Softwareentwicklung ist. Im Interview spricht Bogdan Botezatu, Director of Threat Research and Reporting bei Bitdefender, über die aktuelle Sicherheitslage in der IT.
Die moderne IT-Welt ist ein gefährliches Pflaster. Von der Entwicklung über das Deployment bis hin zur Nutzung fertiger Anwendungen gibt es quasi an jeder Ecke potentielle Schwachstellen. Kein Wunder also, dass „Security“ ein zentraler Bereich der Softwareentwicklung ist. Im Interview spricht Johannes Nicolai, Principal Solutions Engineer bei GitHub, über die aktuelle Sicherheitslage in der IT.
Women in Tech: “Ihr müsst wissbegierig sein und eine Leidenschaft fürs Lernen haben”
Women in Tech: "Frauen MÜSSEN ihre Geschlechtsgenossinnen fördern und unterstützen."
Müssen es immer Microservices sein?
Golumne: In die Ferne schweifen mit Go und gPRC
Women in Tech: "Der Gender-Bias führt zu massiven Herausforderungen für alle sozialen, ethnischen und wirtschaftlichen Gruppen"
