Lex Fridman, Deep Learning State of the Art (2020), MIT Deep Learning Series, 2020

Lex Fridman, Deep Learning State of the Art (2020), MIT Deep Learning Series, 2020

Vortrag von Lex Fridman über die neuesten Forschungen und Entwicklungen im Bereich Deep Learning und die Hoffnungen auf 2020. Dies ist keine Liste der SOTA-Benchmark-Ergebnisse, sondern vielmehr eine Reihe von Highlights des maschinellen Lernens und von KI-Innovationen und Fortschritten in Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft allgemein. Diese Vorlesung ist Teil der MIT Deep Learning Lecture Series.


Google, 25 Moments that have defined AI, 2020

Google, 25 Moments that have defined AI, 2020

Künstliche Intelligenz boomt. Dabei sollten wir streng-genommen noch einige Jahre eher über Maschinelles Lernen sprechen, denn noch sind Computersysteme nicht in der Lage, mit mit Menschen generell auf Augenhöhe zu arbeiten. Bislang geht es eher darum, konkrete Anwendungsprobleme zu meistern. Was wir aber heute erleben, ist das Ergebnis von Gedanken und Tüfteleien genialer Vordenker. Die kleine Geschichte der KI zeigt die wichtigsten Stationen - von den ersten Schaltkreisen bis heute.


Nick Srnicek, The Political Economy of Artificial Intelligence​, 2019

Nick Srnicek erklärt wie der Plattform-Kapitalismus und die steigende Verbreitung "Künstlicher Intelligenz" die Bildung digitaler Oligopole noch weiter versträken werden. Dabei zeigt er auch einige (politische) Handlungsoptionen, wie die digital-ökonomischen Machtverhältnisse ggf. etwas transparenter und wettbewerbsfreundlicher gestaltet werden könnten. Der ganze Beitrag: Nick Srnicek, The Political Economy of Artificial Intelligence​, 2019 als Keynote der Konferenz "Great Transformation: Die Zukunft moderner Gesellschaften" vom 23.09. bis 27.09.2019 an der Friedrich-Schiller-Universität Jena. Abschlusskonferenz der DFG-Kollegforscher_ innengruppe "Postwachstums-gesellschaften".


Human AI is Decades Away, But We Need to Start the Debate Now, Demis Hassabis, Google Zeitgeist, 2015

↑ Demis Hassabis erklärt am Beispiel von Ataris "Space Invaders" wie (schnell) Maschinen Computerspiele erlernen können; Ausschnitt aus: Demis Hassabis, Human AI is Decades Away, But We Need to Start the Debate Now, Google Zeitgeist, 2015

Seth Bling, MarI/O, Machine Learning for Video Games, 2015

↑ Seth Bling erklärt wie er einer Maschine beigebracht hat, selbst "Super Mario" zu trainieren. Als Basis diente ihm Kenneth O. Stanley, Risto Miikkulainen, Evolving Neural Networks throughAugmenting Topologies, 2002. Hier ein Ausschnitt aus: Seth Bling, MarI/O - Machine Learning for Video Games, 2015

OpenAI Five Beats World Champion DOTA2 Team 2-0, 2019

↑ OpenAI Five schlägt die Weltmeister im Spiel DOTA2; hier kommentiert von Two Minute Papers: Two Minute Papers, OpenAI Five Beats World Champion DOTA2 Team 2-0, 2019

OpenAI playing Multi-Agent Hide and Seek, 2019

↑ OpenAI: "Wir haben Agenten beobachtet, die beim Spielen eines einfachen Versteckspiels eine zunehmend komplexere Werkzeugnutzung entdeckten. Durch Schulungen in unserer neuen simulierten Versteck-Umgebung erstellen Agenten eine Reihe von sechs unterschiedlichen Strategien und Gegenstrategien, von denen wir einige nicht wussten, dass unsere Umgebung unterstützt wird. Die sich selbst überwachende Komplexität in dieser einfachen Umgebung legt ferner nahe, dass die gleichzeitige Anpassung mehrerer Agenten eines Tages zu einem äußerst komplexen und intelligenten Verhalten führen kann." Hier ein Ausschnitt aus: OpenAI, Multi-Agent Hide and Seek, 2019


"Computer werden Menschen innerhalb der nächsten hundert Jahre mit künstlicher Intelligenz überholen. Wenn das passiert, müssen wir sicher gehen, dass die Ziele der Computer mit unseren übereinstimmen."
- Stephen Hawking


gatebox

Gatebox: "In Japan besitzen 82,2% der Menschen eine Art Charakterprodukt und fühlen sich durch diese Charaktere energetisiert, entspannt und wohl. (Quelle: 2018 Character Impression Survey, Character Databank Ltd.) (...) Ein Charakter ist ein virtuelles Produkt, das durch menschliche Vorstellungskraft geschaffen wurde. (...) In der Gegenwart leben wir in einer Zeit beispielloser technologischer Innovationen, und die moderne Welt hat Dinge, die wir uns nur vor wenigen Jahrzehnten vorstellen konnten, sowie einige Dinge, die wir uns nie vorgestellt haben. (...) Mit einem Charakter, der durch menschliche Vorstellungskraft geschaffen wurde, bei Ihnen zu leben und Sie in Ihrem täglichen Leben aufzumuntern, ist nun Realität."


TensorFlow ist eine E2E Open Source-Plattform für maschinelles Lernen. Es verfügt über ein umfassendes, flexibles Ökosystem aus Tools, Bibliotheken und Community-Ressourcen. Einsteigern bietet TensorFlow Playground einige sehr anschauliche Möglichkeiten, die Technik hinter Maschinellem Lernen besser zu verstehen. ↓

TensorFlow Playground, machine learning

Eine Einführung in TensorFlow 2.0; aus: Josh Gordon, Paige Bailey, Google I/O 2019, 2019

Getting Started with TensorFlow 2.0, Google I/O'19, 2019

Model Zoo sammelt und bietet vor-trainierte Modelle für verschiedene Anwendungsbereiche Maschinellen Lernens.


Nadja Geisler, Benjamin Hättasch, Der Deep Learning Hype, 36C3, 2019

↑ Deep Learning ist scheinbar zur ultimativen Lösung aller Machine Learning Probleme geworden. Die Sinnhaftigkeit und die Qualität der Lösung scheinen dabei jedoch immer mehr vom Buzzword Bingo verschluckt zu werden. Ist es sinnvoll, weiterhin auf alle Probleme Deep Learning zu werfen?, fragen Nadja Geisler und Benjamin Hättasch; aus: Nadja Geisler, Benjamin Hättasch, Der Deep Learning Hype, 36C3, 2019


Prof. Eric Grimson, Introduction to Machine Learning, 2016

Prof. Eric Grimson, Introduction to Machine Learning, 2016 ist Teil des Kurses 6.0001 Einführung in die Informatik und Programmierung in Python. Er richtet sich an Studenten mit wenig oder keiner Programmiererfahrung und zielt darauf ab, den Studenten ein besseres Verständnis für die Rolle zu vermitteln, die die Software bei der Lösung von Problemen spielen kann.



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