Machine Learning. Wenige Begriffe haben so viel Hype-Potential. Gleichzeitig verstehen wir so wenig von den zugrunde liegenden Forschungsergebnissen.
Ich spreche mit dem Data Scientist Dr. Uwe Stoll über die Technologie hinter den Buzzwords; wir ergründen Schlüsselelemente seines Wissenschaftsbereichs. Wir sprechen über das semantische Web, über günstige Compute-Ressourcen in Form von Grafikkarten und Cloudspeicher, über die Herausforderung GO und das Flottenmanagement der Zukunft.
Das Interview wurde am 23. August 2018 in München aufgezeichnet.
Randnotizen:
- Intro: Demis Hassabis (CEO of DeepMind) about Lee Sedol
- Uwe Stoll auf LinkedIn
- Semantic Web (Wikipedia)
- Tim Berners-Lee (Wikipedia)
- “Weaving the web” (Deutsch: “Der Web-Report”)
- Introducing JSON (JavaScript Object Notation) (json.org)
- Alte Postleitzahlen
- 2001: Odyssee im Weltraum (Wikipedia)
- Thomas Binder : “Was Künstliche Intelligenz leisten kann und was das mit Katzen zu tun hat” (arithnea.de)
- Understanding And Using REST APIs (smashingmagazine.com)
- Paul Waldman: “Russia may have just spread disinformation on Facebook. Where’s Trump?” (Washington Post)
- Tronald (Donald Trumps Tweets via API)
- Sentiment analysis (Wikipedia)
- Reinforcement learning / Bestärkendes Lernen (Wikipedia)
- The Go Files: AI computer wraps up 4-1 victory against human champion (Nature)
- Demis Hassabis on AlphaGo: its legacy and the ‘Future of Go Summit’ in Wuzhen, China (Youtube)
- What is R? (r-project.org)
- Pandas/Wes McKinney: “Meet the man behind the most important tool in data science” (qz.com)
- First Steps with TensorFlow: Toolkit (google.com)
- Neural Networks and Deep Learning (http://neuralnetworksanddeeplearning.com/)
- Bowling for Columbine, by Michael Moore
- Homomorphe Verschlüsselung (Wikipedia)
- Artificial intelligence is learning to predict and prevent suicide (wired.com)
- What is Blockchain Technology? A Step-by-Step Guide For Beginners (blockgeeks.com)
- Keras: The Python Deep Learning library (keras.io)
Kapitel
- Intro (Demis Hassabis, NiGid: Light Embrace) 00:00:00.000
- Definition “Machine Learning” 00:01:53.186
- Rückblick: Semantic Web und das maschinenlesebare Web 00:05:27.000
- Musterinterpretation 00:11:35.734
- Deep Learning, Reinforcment Learning et al 00:23:12.142
- Werkzeugkasten 00:32:46.867
- Datenaggregation und Stimulanz 00:42:29.805
- ML im Alltag 00:58:29.470
- Blockchain 01:06:29.399
- Ausblick 01:15:46.274
Vorlesung
- Andrew Ng: Machine Learning
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
http://cs229.stanford.edu/
Musik