Wie Maschinen lernen. Eine Revolution im Bereich neuronaler Netze und tiefen Lernens
Wir leben in einer Zeit der Revolution, die vor 50 Jahren noch unglaublich schien – eine Revolution im Bereich intelligenter Maschinen, die nun selbstständig lernen, anstatt einfach programmierte Befehle auszuführen. Und die Möglichkeiten solcher Maschinen sind enorm: Bilderkennung, Gesichtserkennung und...
Spracherkennung, Übersetzungen in Hunderte von Sprachen, autonomes Fahren, die Entdeckung von Tumoren auf medizinischen Bildern und vieles mehr.
Der Autor des Buches, Yann LeCun, steht am Ursprung dieser Revolution. Der Turing-Preisträger und Professor an der New York University ist einer der Erfinder des tiefen Lernens, das auf sogenannten künstlichen neuronalen Netzen angewendet wird, deren Architektur und Funktion von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. In seinem Buch teilt er, ohne auf Metaphern zurückzugreifen, seinen wissenschaftlichen Ansatz an der Schnittstelle von Informatik und Neurobiologie und beleuchtet die Zukunft der künstlichen Intelligenz, die damit verbundenen Probleme und Perspektiven.
Heute verändert künstliche Intelligenz tatsächlich die Gesellschaft. Dieses verständliche und zugängliche Buch wird Sie ins Herz der Maschinen führen und eine neue, faszinierende Welt eröffnen, die bereits unsere Realität ist.
Wir leben in einer Zeit der Revolution, die vor 50 Jahren noch unglaublich schien – eine Revolution im Bereich intelligenter Maschinen, die nun selbstständig lernen, anstatt einfach programmierte Befehle auszuführen. Und die Möglichkeiten solcher Maschinen sind enorm: Bilderkennung, Gesichtserkennung und Spracherkennung, Übersetzungen in Hunderte von Sprachen, autonomes Fahren, die Entdeckung von Tumoren auf medizinischen Bildern und vieles mehr.
Der Autor des Buches, Yann LeCun, steht am Ursprung dieser Revolution. Der Turing-Preisträger und Professor an der New York University ist einer der Erfinder des tiefen Lernens, das auf sogenannten künstlichen neuronalen Netzen angewendet wird, deren Architektur und Funktion von der Struktur des menschlichen Gehirns inspiriert sind. In seinem Buch teilt er, ohne auf Metaphern zurückzugreifen, seinen wissenschaftlichen Ansatz an der Schnittstelle von Informatik und Neurobiologie und beleuchtet die Zukunft der künstlichen Intelligenz, die damit verbundenen Probleme und Perspektiven.
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