#deep learning

Die Erziehung der Künstlichen Intelligenz und die Rolle der Qualitätssicherung

KI-basierte Anwendungen schicken sich an, die Welt, wie wir sie kennen, nachhaltig zu verändern. Nicht nur an der Oberfläche, sprich den Eingabe- und Ausgabe-Tools für die Kommunikation mit der Maschine, sondern noch viel tiefer, dort, wo automatisierte Entscheidungen mit erheblicher Reichweite getroffen werden. Aber die Intelligenz der Maschinen fällt nicht vom Himmel. Sie müssen trainiert und getestet werden. Das ist alles andere als trivial.

Neu im Kiosk: Entwickler Magazin Spezial Vol. 23: Python

Das neue Entwickler Magazin Spezial Vol. 23 Python ist ab sofort am Kiosk erhältlich. Neben einer kompakten Einführung in die Programmiersprache, beinhaltet die neue Ausgabe unter anderem Beiträge zu den Anwendungsgebieten von Python. Unsere Autoren geben Einblicke in die Praxis von Data Science und Maschine Learning mit Python.

Mehr Daten, bessere KI – oder doch nicht?

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.

Deep Probabilistic Modelling mit Pyro

Deep Probabilistic Modelling: Wie sieht eine angemessene Modellierung unsicheren Wissens für die Analyse mit Machine Learning aus? Einen Ansatz mit Pyro stellt Chi Nhan Nguyen in dieser Session von der ML Conference 2019 vor. Jetzt im Video die gesamte Session ansehen!

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