Wie wir Maschinen das Denken lehren...

Gratis lesen im entwickler.kiosk: Themen-Dossier „Machine Learning“

Hartmut Schlosser

„Die Mechanisierung des Denkens war und ist eine der großen Motivationen für die Informatik als Wissenschaft.“ Mit diesem Zitat von Lars Schwabe eröffnen wir das Themen-Dossier zum Maschinellen Lernen, das Sie ab sofort gratis im entwickler.kiosk lesen können.

Zukunftsthema Machine Learning

Es besteht kein Zweifel: Autonome Fahrzeuge, intelligente „Chatbots“, smarte Heimassistenten und lernende Diagnose-Systeme werden bald zu unserem Alltag gehören. Gartner prophezeit, dass ML bereits in zwei bis fünf Jahren im Mainstream angekommen sein wird.

Vieles deutet also darauf hin, dass ML kurz vor dem Durchbruch steht: In den letzten Jahren wurden in den Bereichen „Künstliche Intelligenz“ und „Machine Learning/Deep Learning“ riesige Fortschritte erzielt. Was Lars Schwabe nun in obigem Zitat anspricht, ist die Tatsache, dass es gerade Software-Entwickler sind, die eine Schlüsselrolle dabei spielen, ML-Systeme aus der Forschungs- und Bastelecke in alltagstaugliche Produktivsysteme zu überführen.

Maschinelles Lernen nimmt gerade den Weg vom Forschungsgegenstand zur Commodity, so Schwabe weiter im Interview. Und jeder Entwickler, der das Herz eines Informatikers hat, sollte Maschinelles Lernen in sein Repertoire aufnehmen, genau wie Mechanik und Elektrodynamik zum Repertoire eines Physikers gehören.

Anregungen und Grundlagen für den Einstieg ins Maschinelle Lernen soll Ihnen das Themen-Dossier „Machine Learning“ an die Hand geben. Wir zeigen, wie Machine Learning funktioniert, präsentieren spannende ML-Projekte und klären in Experten-Interviews, wie man sich dem Thema nähern kann, und wohin die Reise der denkenden Maschine geht.

Inhalt

Folgender Inhalt erwartet Sie:

  • Maschinelles Lernen mit Java: Eine Einführung – Artikel von Lars Schwabe
  • Machine Learning Experten-Check – Sechs Experten über die Faszination an der lernenden Maschine
  • TensorFlow: Der Weg des maschinellen Lernens – Artikel von Bernd Fondermann
  • “Wir sehen Anzeichen dafür, dass Machine-Learning-Systeme eigenen kreativen Output liefern” – Interview mit Bernd Fondermann
  • Künstliche neuronale Netze: Ein Machine-Learning-Beispiel mit Neuroph – Artikel von Dr. Valentin Steinhauer
  • Maschinelles Lernen: Vom Forschungsgegenstand zur Commodity – Interview mit Lars Schwabe
  • Einen eigenen Chatbot bauen – Artikel von Roman Schacherl und Daniel Sklenitzka
  • “Wir werden Sprachinteraktion zwischen Mensch und Maschine bald als einen ganz normalen Prozess erleben” – Interview mit Prof. Dr.-Ing. Dorothea Kolossa

Lesen im entwickler.kiosk

Die Texte des Themen-Dossiers stehen im ePub-Format und in der App zur Verfügung. Um darauf zuzugreifen, benötigen Sie einen Account im entwickler.kiosk, den Sie hier kostenlos anlegen können:

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Geschrieben von
Hartmut Schlosser
Hartmut Schlosser
Hartmut Schlosser ist Redakteur und Online-Koordinator bei Software & Support Media. Seine Spezialgebiete liegen bei Java-Enterprise-Technologien, JavaFX, Eclipse und DevOps. Vor seiner Tätigkeit bei S & S Media studierte er Musik, Informatik, französische Philologie und Ethnologie.
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