Blog - Artikel rund um KI, ML, DL und mehr
Tools für Deep Learning, Bedeutung des maschinellen Lernens, Java und künstliche Intelligenz - diese und viel mehr sind Themen, denen sich unser Blog widmet. Wir stoßen dabei täglich vor neuen Herausforderungen und möchten unsere Erfahrung und Erkenntnisse mit euch teilen. Auf dieser Übersichtsseite seht ihr Teaser aller bisherigen Blogbeiträge. Klickt euch gerne durch, stöbert durch unsere aktuelle Themenserie zu MLOps und seid gespannt auf die noch kommenden Beiträge! Für euer Feedback, eure Erfahrung oder Themenwünsche haben wir gern ein offenes Ohr - wir freuen uns auf eure Meinung.
- Amazon DJL – ein neues Deep Learning Framework für Java
- Arten von Künstlichen Neuronalen Netzen
- ChatGPT für Teams: Datenschutzkonforme Nutzung im Unternehmen
- Deep Fakes - Woran man Fake-Bilder erkennen kann
- Deep Java Learning Einführung - Teil 1: NDManager & NDArray
- Die häufigsten Irrtümer über Neuronale Netze
- DL4J Workshop auf dem ML Summit in Berlin
- Enterprise TensorFlow 2 - Wie man ein trainiertes Modell speichert
- Enterprise TensorFlow 3 - Ein SavedModel in Java laden
- Enterprise TensorFlow 4 - Eine TensorFlow Session in Java ausführen
- Enterprise Tensorflow Teil 1 - Python vs. Java
- Enterprise Tensorflow: Code Beispiele
- Fachtagung des BGL 2019 – Vortrag 'KI und Magie'
- Git als Verwaltungstool für Trainingsdaten und Experimente beim ML
- JAX 2018 - Recap | Deeplearning4Java
- Jax 2019 Recap
- KI leicht erklärt - Teil 1: Was ist KI?
- KI leicht erklärt - Teil 2: Klassische KI, Neuronale Netze und Deep Learning
- KI leicht erklärt - Teil 3: Methoden der klassischen KI
- KI leicht erklärt - Teil 4: Die Grundlagen des Machine Learning
- KI leicht erklärt - Teil 5: Überwachtes & unüberwachtes Lernen im ML
- ML Konferenz 2017 in Berlin
- MLOps: Etablierung und Betrieb einer KI
- NLP, NLU und NLG: KI und Text
- Recap zur ML Konferenz 2019 in München
- TensorFlow und Java - Ein Interview mit entwickler.de
- Was sind Neuronale Netze und wie funktionieren sie?
- Whisper 3 Large für JAVA
Blog Artikel
Deep Fakes - Woran man Fake-Bilder erkennen kann
Eine (relativ) neue Art neuronaler Netze, sogenannte Generative Adversarial Networks (zu deutsch etwa ‚erzeugende gegnerische Netzwerke’) oder GANs, sind heutzutage in der Lage, täuschend echte Bilder von Menschen zu erzeugen, die es gar nicht gibt. Diese Fake Bilder sind auf den ersten Blick von echten Fotos nicht mehr zu unterscheiden – aber zum Glück auf den zweiten Blick schon.
Recap zur ML Konferenz 2019 in München
Am 17.06. war es wieder so weit: die halbjährlich stattfindende ML Conference startete mit einem Workshoptag, der allen Teilnehmerinnen durch gemeinsames Live-Coding einen verständlichen Einstieg in die Themen Machine Learning und Deep Learning erlaubte.
Überwachtes & unüberwachtes Lernen im ML
Im vorigen Artikel haben wir Grundbegriffe des Machine Learning (ML) kennengelernt und anhand eines einfachen aber praxisrelevanten Algorithmus’ nachvollzogen, wie das Training eines Machine Learning Modells abläuft. Als nächstes wollen wir uns nun die verschiedenen Arten des Machine Learning näher anschauen.
Fachtagung des BGL 2019 – Vortrag 'KI und Magie'
“Jede hinreichend fortgeschrittene Technologie ist von Magie nicht mehr zu unterscheiden." - Arthur C. Clark Die JAX 2019 ist gerade erst vorbei, da steht Christoph auch schon für den nächsten Vortrag auf dem Podium. Auf der Fachtagung des Bundesverbandes der Photo-Großlaboratorien geht es in seinem Vortrag um “KI und Magie – Wie funktioniert Künstliche Intelligenz?"
Jax 2019 - Wie funktionieren Neuronale Netze
Die JAX in Mainz rückt näher und auch Christoph ist wieder als Speaker mit an Bord. Dieses Jahr spricht er in seinen Vorträgen über Neuronale Netze und das TensorFlow-Training auf der JVM.
Die Grundlagen des Machine Learning
Nachdem wir uns im vorigen Artikel damit beschäftigt haben, wie die klassische KI funktioniert, wollen wir diesmal einen Blick auf das Machine Learning (maschinelles Lernen, auch abgekürzt als ML) werfen.
Methoden der klassischen KI
Im vorherigen Beitrag haben wir unsere anfängliche Definition von künstlicher Intelligenz um zwei Unterscheidungen erweitert: Unterschieden wird einerseits zwischen starker und schwacher KI (Terminator & Science Fiction vs. Status Quo), sowie zwischen klassischer KI und dem Machine Learning.
Klassische KI, Neuronale Netze und Deep Learning
Die Künstliche Intelligenz (KI) ist so alt wie die Informatik selbst. Rechnen, das Ziehen logischer Schlüsse, das Durchführen komplexer Anweisungen… all das war vor der Erfindung des Computers dem Menschen vorbehalten.
Was ist KI?
Was ist Künstliche Intelligenz? Oder vielmehr: Wie funktioniert eigentlich KI? Vom Haushaltshelfer bis zum Endzeitszenario - bei kaum einem Thema klaffen öffentliche Wahrnehmung, Forschungsstand und Realität so weit auseinander wie bei der KI.
DL4J Workshop auf dem ML Summit in Berlin
Am 1. und 2. Oktober findet in Berlin der erste ML Summit statt. In 12 Worshops in drei parallelen Tracks vermitteln Experten Praxiswissen zu den Themen Applications for Business, Machine Learning Basics & Tools und Specialized Topics.