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Künstliche Intelligenz Blog

Obwohl Künstliche Intelligenz schon in vielen Feldern zur Anwendung kommt und einen großen Nutzen bringt, wird auch weiterhin viel Arbeit in die Forschung und Entwicklung von neuen Machine Learning Lösungen gesteckt. Diese größeren und kleineren Fortschritte sind nicht nur sehr zahlreich, sondern erscheinen auch in immer kleineren Abständen. Die Beiträge in diesem Kapitel sollen Dir den Weg durch diesen Dschungel von wissenschaftlichen Papern und Veröffentlichungen ersparen. Wir erklären Dir die wichtigsten Veröffentlichungen und Machine Learning Modelle und versuchen einzuordnen, welche bestehenden Probleme sich damit lösen lassen und wie sie genutzt werden können:

Einige unserer Beiträge im Bereich Künstliche Intelligenz Blog

Anomaly Detection / Anomalieerkennung

Was ist die Anomalieerkennung?

Entdecken Sie effektive Techniken zur Anomalieerkennung. Erkennen Sie Ausreißer und ungewöhnliche Muster, um bessere Einblicke zu erhalten.

t5 Model / t5 Modell

Was ist das T5-Model?

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit des T5-Modells für NLP-Aufgaben - lernen Sie die Implementierung in Python und Architektur kennen.

Computer Vision

Was ist Computer Vision?

Einführung in die Computer Vision und ihre Anwendungen.

MLOps

Was ist MLOps?

Entdecken Sie MLOps und erfahren Sie, wie es den Einsatz von maschinellem Lernen revolutioniert. Erkunden Sie die wichtigsten Konzepte.

Jupyter Notebook

Was ist ein Jupyter Notebook?

Lernen Sie, wie Sie Ihre Produktivität mit Jupyter Notebooks steigern können! Entdecken Sie Tipps und Best Practices für Data Science.

ChatGPT

Was ist ChatGPT?

Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit von ChatGPT - dem Sprachmodell, das von OpenAI trainiert wird und wie es das Spiel im NLP verändert.

Machine Learning Ausblick

Neben den spannenden technischen Entwicklungen im Bereich von Machine Learning soll diese Rubrik auch dazu dienen, einen Blick darüber hinaus zu wagen. Und nein, wir meinen damit nicht Aussagen wie: „Was passiert, wenn Roboter die Macht übernehmen und Künstliche Intelligenz schlauer wird als Menschen?“. Es soll vielmehr um konkrete Fragestellungen gehen, zu denen wir als KI-Entwickler und Gesellschaft Antworten finden müssen:

  • Wie gehen wir mit der Datenflut an persönlichen Informationen um?
  • Was machen wir mit Neuronalen Netzwerken, die perfekte Vorhersagen treffen können, aber deren Verhalten und Beweggründe wir nicht erklären können?
  • Wie gehen wir damit um, wenn ein Algorithmus nachweisbar rassistische oder diskriminierende Entscheidungen trifft, weil er das aus Vergangenheitsdaten gelernt hat?
  • Wie schaffen wir es faire Machine Learning Modelle zu bauen und woran messen wir diese Fairness?
  • Wollen wir zukünftige Entscheidungen auf Strukturen basieren, die wir in der Vergangenheit entdeckt haben?

Es wird auch darum gehen, Gesetze für Künstliche Intelligenz zu definieren, so wie es beispielsweise Kanada schon getan hat.

Künstliche Intelligenz Blog: Das Bild zeigt einen Computer der mit einem Gehirn verbunden ist.
Künstliche Intelligenz

Zusammenfassung

Diese Rubrik umfasst alle Beiträge, die über die reinen technischen Modelle und die Grundlagen dazu hinausgehen. Neben den neuesten Erkenntnissen in diesem Feld, sollen auch gesellschaftliche Auswirkungen und Problematiken thematisiert werden.

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