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Blackbox Neuronales Netz: Wir müssen wieder lernen, die Maschine zu verstehen

Neuronale Netze lernen. Doch oftmals ist es für Menschen nicht ersichtlich, wie ein Neuronales Netz zu seinen Entscheidungen gekommen ist. Dieses "Blackbox"-Problem thematisiert Xander Steenbrugge, Machine-Learning-Experte bei ML6, auf der Machine Learning Conference 2018. Wir haben ihn zum Interview gebeten und fragen nach, welche Möglichkeiten es derzeit gibt, die Entscheidungen Neuronaler Netze dennoch nachzuvollziehen.

Agile im Gehirn: Warum funktioniert Agile?

Agile funktioniert, so viel steht fest. Aber warum? Die Antwort könnte im Gehirn liegen: Wer auf agile Methoden setzt, arbeitet nämlich gehirngerecht. Was heißt das nun eigentlich genau – und stimmt überhaupt das wirklich?

Google I/O 2017: Künstliche Intelligenz für alle

Im Rahmen der hauseigenen Entwicklerkonferenz Google I/O hat das Unternehmen den Wechsel weg von „Mobile first“ zu „AI first“ angekündigt. Im Fokus von Googles Strategie steht die Weiterentwicklung bestehender Dienste und deren Verknüpfung mit künstlicher Intelligenz.

Google: Bildkompression mit neuralen Netzwerken

Datenkompression wird im Web so gut wie überall genutzt: für Videos, Bilder, Musik und sogar für einen Text wie diesen hier. Kompressionstechniken machen das Teilen von Inhalten schnell und effizient. Ohne Datenkompression würden die benötigte Zeit und Bandbreite für die Informationsbeschaffung in exorbitante Höhen ansteigen. Google hat jetzt sein durch neurale Netzwerke trainiertes Kompressionsmodell via TensorFlow veröffentlicht.

Planet Android: BlackBerry – sicherstes Smartphone der Welt & die Prisma-App

Mit Superlativen sollte man etwas vorsichtig sein: BlackBerry hat mit dem Nexus DTEK50 jetzt nach eigenen (Marketing-)Angaben das sicherste Android-Smartphone der Welt auf den Markt gebracht. Wie das Unternehmen dieses Versprechen einhalten möchte? In dieser Woche werfen wir außerdem einen Blick auf die App Prisma, die aus Selfies Kunstwerke macht, und erhaschen einen ersten Blick auf das Nexus Marlin.

Machine Learning und künstliche Intelligenz in der Medizin

Schon länger klagen nicht nur deutsche Krankenhäuser über einen Mangel an Fachpersonal und die daraus entstehende Arbeitsbelastung. Obwohl Technologie den vielbeklagten Ärztemangel nicht beheben wird, können neuste Entwicklungen in Machine Learning, künstlicher Intelligenz und Robotik dazu beitragen, medizinische Abläufe effizienter zu gestalten und das Patientenwohl zu fördern. In der ersten Hälfte dieses zweiteiligen Artikels widmen wir uns den Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz im Gesundheitssektor.

Eyeriss – Neuronales Netz fürs Smartphone

Forscher des MIT haben einen Chip vorgestellt, der höchst effiziente Berechnungen auf Basis von neuronalen Netzen beherrscht. Eyeriss, so sein Name, soll zehn Mal so schnell wie herkömmliche mobile Grafikeinheiten (GPUs) sein. Implementierungen von KI- und Deep-Learning-Lösungen in Smartphones könnten so in naher Zukunft realisiert werden.

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