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Deep Learning orientiert sich an neuronalen Netzen., Deep Learning
Deep Learning orientiert sich an neuronalen Netzen.

Deep Learning

Die Deep-Learning-Technik des Maschinenlernens orientiert sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Forscher versprechen sich von ihr eine deutlich höhere Qualität als von sogenannten flachen Lernern. Fast jeder nutzt mittlerweile Software, die auf Deep Learning basiert.

Artikel
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    Mit Tensorflow Lite veröffentlicht Google eine extrem kleine Variante seiner Machine-Learning-Bibliothek, die speziell für Mobil- und Embedded-Geräte gedacht ist. Auf Android-Geräten wird eine neue Beschleuniger-API verwendet.

    15.11.20174 KommentareVideo

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    Googles AutoML entwickelt sich. Jetzt kann das System komplexere Modelle selbstständig erschaffen - ohne menschliche Hilfe. Das neue Modell heist Nasnet und soll bei der Bild- und Objekterkennung sehr effizient sein.

    10.11.20176 Kommentare

  2. Raja Koduri: Ex-Radeon-Chef wird Grafikchips bei Intel entwickeln

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    Raja Koduri hat als Architekt neuer Grafiklösungen viel Erfahrung bei Apple und dann bei AMD gemacht. Jetzt wechselt er zu Intel - ein erstes Zeichen für die Entwicklung von eigenen Grafikkarten.

    09.11.201719 Kommentare

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  1. Marktforschung: Nur zehn Prozent der Unternehmen nutzen KI produktiv

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    Künstliche Intelligenz ist ein Trend, trotzdem scheinen nur wenige Unternehmen diese überhaupt zu nutzen. Das Problem: zu wenig Fachkräfte, die fast alle direkt zu Google, Amazon und Microsoft gehen.

    06.11.201734 KommentareVideo

  2. Mozilla: Wenn Experimente besser sind als Produkte

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    Mit Rust, Servo und dem Videocodec Daala hat Mozilla Infrastruktur-Experimente gepflegt, die erst Jahre später langsam produktiv genutzt werden. Für VR, Sprache und Machine Learning soll das genauso laufen. Wer braucht da schon konkrete Produktideen?
    Von Sebastian Grüner

    03.11.20173 KommentareVideo

  3. Nvidia: Neuronales Netzwerk generiert fotorealistische Bilder

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    Prominente, Tiere oder Fahrzeuge: Nvidias maschineller Lernalgorithmus generiert möglichst realistische Bilder. Die Vorlage stellen 30.000 Referenzbilder. Momentan sind die Ergebnisse noch nicht ohne Fehler - es sei denn ein zweiköpfiges Pferd ist erwünscht.

    01.11.201761 KommentareVideo

  1. Maschinelles Lernen: RCN erkennt zwei Drittel aller Recaptchas automatisch

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    Das Team von Vicarious AI arbeitet an einem maschinellen Lernalgorithmus, der automatisch Captchas verschiedener Anbieter lösen kann. Anders als vegleichbare Systeme nutzt das Recursive Cortical Network (RCN) aber nur einzelne Klartextbuchstaben als Referenz. Das Ergebnis soll trotzdem besser sein.

    30.10.201732 Kommentare

  2. Max-Planck-Institut: Maschinelles Lernsystem verbessert Auflösung von Bildern

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    Wird "Zoomen und Verbessern" bald Realität? EnhanceNet-PAT ist ein Lernalgorithmus, der durch Mustererkennung Bilder hochauflösender machen kann. Das Vorbild für das maschinelle Lernen ist der Mensch selbst.

    27.10.201745 Kommentare

  3. Künstliche Intelligenz: Huawei-Geräte bekommen eigenes Ökosystem mit Appstore

    Künstliche Intelligenz: Huawei-Geräte bekommen eigenes Ökosystem mit Appstore

    Huaweis Video Player, Appstore und KI-Schnittstelle kommen auf Smartphones und Tablets. Es soll Entwicklern einfacher gemacht werden, Apps für den Kirin-970-Chip zu programmieren. Das sei ein erster Schritt zur "digitalen Seidenstraße".

    27.10.20175 KommentareVideo

  1. Cray und Microsoft: Supercomputer in der Azure-Cloud mieten

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    Für KI, Machine Learning und Big Data: Cray for Azure soll die Rechenleistung von Supercomputern in der Cloud für Kunden bereitstellen. Damit werden Cray-Systeme für mehr als nur wissenschaftliche Einrichtungen interessant.

    24.10.20173 KommentareVideo

  2. Gluon: AWS und Microsoft stellen quelloffene KI-Schnittstelle vor

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    Gluon ist ein weiterer Schritt in Richtung standardisierter APIs für neuronale Netze. Die Schnittstelle ist sowohl mit Microsofts Cognitive Toolkit als auch mit Apache Mxnet kompatibel. Sie skaliert mit mehr als 500 GPUs und soll mit wenig statt viel Daten umgehen können.

    13.10.20170 KommentareVideo

  3. Pornhub: Machine-Learning-System ordnet Videos Pornodarstellern zu

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    Wer war in welchem Video zu sehen? Auf Pornhub werden in Zukunft Darsteller anhand von Bilderkennung automatisch entsprechenden Videos zugeordnet. Später sollen auch Kriterien wie Körpermerkmale und Drehort analysiert werden können. Ein wichtiger Bestandteil: die Community.

    12.10.201726 Kommentare

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    Besser spät als nie: Alibaba will reichlich in die Forschung von Quantencomputern, Machine Learning und IoT investieren - mit Hilfe von renommierten Instituten wie dem MIT und Princeton. Sich gegen bereits etablierte Konkurrenten wie Microsoft und Google durchzusetzen, wird trotzdem nicht leicht.

    11.10.20174 KommentareVideo

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    Maschinelles Lernen und Bilderkennung finden immer mehr Anwendung. Im Trend liegt das Animieren von Bildern und Emoticons. Facebook arbeitet gemeinsam mit Forschern an einer eigenen Lösung. Ein erstes Ergebnis: eine noch mehr lächelnde Mona Lisa und wütende Profilbilder.

    10.10.20174 KommentareVideo

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    Drei Klassen und eine Webcam: Teachable Machine ist ein kleines Programm von Google, mit dem Nutzer das Konzept von maschinellem Lernen verstehen sollen. Es nutzt dazu die quelloffene Bibliothek Deeplearn.js. Das Besondere: Es funktioniert lokal im Browser statt über die Cloud.

    09.10.20174 KommentareVideo

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    Oracles neue AI Cloud Platform soll für Kunden die Tools und die Hardware zum Erstellen eigener Lernalgorithmen bereitstellen. Auch in der Mobile Cloud können interaktive Chatbots erstellt werden. Allerdings ist die Konkurrenz mit Salesforce, Microsoft und Co. relativ stark.

    04.10.20171 KommentarVideo

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    PixelNN kann unscharfe oder unvollständige Bilder rekonstruieren. Der Algorithmus sei dabei präziser als ähnliche Projekte. Die Entwickler nutzen ein neuronales Netz, um bereits jetzt relativ genaue Ergebnisse zu liefern.

    25.09.201710 Kommentare

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    Zwei neue Grafikeinheiten und ein Neural Net Accelerator: Imagination Technologies' PowerVR 2NX soll Smartphone-Chips helfen, künstliche Intelligenz lokal auf dem Gerät zu berechnen. Die GPUs liefern viel Füllrate pro Quadratmillimeter.

    21.09.20175 KommentareVideo

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    Supercomputer Watson sollte der klügste Computer der Welt werden und dem Unternehmen unter Chefin Virginia Rometty Milliarden bringen. Doch der Rechner enttäuscht.
    Von Matthias Kamp, Michael Kroker und Sven Prange

    19.09.2017133 Kommentare

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    ONNX soll Entwicklern eine homogene Plattform für die Entwicklung von KI-Applikationen bieten. Microsoft und Facebook kooperieren, um ihre Frameworks zu vereinheitlichen. Die Community kann das Projekt auf Github einsehen.

    08.09.20172 KommentareVideo

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    In einem Blogpost stellt Uber Michelangelo vor. Das ist ein Machine-Learning-System, das für viele Unternehmensprojekte eingesetzt wird. Die Basis sind zahlreiche Open-Source-Programme und eigene Softwareentwicklungen.

    07.09.20171 KommentarVideo

  7. Pixelmator Pro: Bildbearbeitung mit maschinellem Lernen für "jedermann"

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    Pixelmator Pro integriert Apples Core-ML-Schnittstelle, um Funktionen wie Bilderkennung zu realisieren. Die Software soll im Vergleich zur Adobe Creative Cloud besonders preisgünstig und daher für "jedermann" sein - vorausgesetzt "jedermann" ist Mac-Nutzer.

    06.09.20173 KommentareVideo

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    Gleiche niedrige Leistungsaufnahme, aber viel höhere Geschwindigkeit: Der Myriad X ist zur Berechnung neuronaler Netze ausgelegt und dank 16FFC-Herstellungsverfahren schneller als sein Vorgänger. Gedacht ist der Intel-Chip mit HEVC-Encoding unter anderem für Multicopter.

    29.08.20174 KommentareVideo

  9. Project Brainwave: Microsoft beschleunigt KI-Technik mit Cloud-FPGAs

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    Hot Chips 29 Statt auf fest verdrahtete ASICs, wie Googles TPU, setzt Microsoft für sein Azure-Cloud-Geschäft auf flexiblere FPGAs. Mit diesen sollen künftig Machine-Learning-Modelle beschleunigt werden, um "Echtzeit-KI" bereitzustellen.

    23.08.20170 Kommentare

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    Hot Chips 29 Der nächste Xeon-Phi-Beschleuniger, Knights Mill, erhält überarbeitete Ausführungseinheiten, um mit doppelter Geschwindigkeit und halber Genauigkeit zu rechnen.

    22.08.20175 Kommentare

  11. Bildbearbeitung: Google-Algorithmus entfernt Wasserzeichen auf Fotos

    Bildbearbeitung: Google-Algorithmus entfernt Wasserzeichen auf Fotos

    Kommerzielle Fotoagenturen schützen ihre Bilder häufig mit sichtbaren Wasserzeichen. Doch Google-Forscher haben den Schutz geknackt. Und geben Tipps für Verbesserungen.

    19.08.201740 Kommentare

  12. Deeplearn.js: Google bringt Deep Learning in den Browser

    Deeplearn.js: Google bringt Deep Learning in den Browser

    Das Machine-Learning-Team von Google will diesen Bereich der Informatik einfacher zugänglich machen und hat Deeplearn.js erstellt. Die Javascript-Bibliothek läuft komplett im Browser und benötigt kein Backend.

    16.08.20179 Kommentare

  13. Blizzard: Starcraft 2 kämpft jetzt für besseres Maschinenlernen

    Blizzard: Starcraft 2 kämpft jetzt für besseres Maschinenlernen

    Zugriff auf die API von Starcraft 2, Werkzeuge für Forscher auf Basis von Linux und Replays von Tausenden von Partien: Blizzard und die Google-Tochter Deepmind Technologies haben eine Reihe von Tools ins Netz gestellt, mit denen KI-Forscher an neuen Algorithmen arbeiten können.

    10.08.20176 KommentareVideo

  14. Deep Learning: IBM stellt Rekord für Bilderkennung auf

    Deep Learning: IBM stellt Rekord für Bilderkennung auf

    Mit Power 8 und jeder Menge Servern: IBM erklärt sich zum neuen Rekordhalter für schnelle Bilderkennung. Vorher sei Microsoft an erster Stelle gewesen. Möglich macht dies eine spezielle Software, die Hardware effizient synchronisiert.

    09.08.201717 KommentareVideo

  15. Überwachung: Wie ein Algorithmus Spionageflugzeuge findet

    Überwachung: Wie ein Algorithmus Spionageflugzeuge findet

    In den USA haben Journalisten einen Algorithmus und den Datensatz von Flightradar24 eingesetzt, um Spionageflugzeuge zu finden. Sie sind bei vielen verschiedenen Behörden fündig geworden.

    09.08.201729 Kommentare

  16. Youtube: Mit Machine Learning und NGOs gegen Terrorinhalte vorgehen

    Youtube: Mit Machine Learning und NGOs gegen Terrorinhalte vorgehen

    Um terroristische und andere rechtswidrige Inhalte zu erkennen, setzt Youtube neuerdings maschinelles Lernen ein. Erste Erfolge sprechen für das System. Trotzdem sind Menschen für die Filterung solcher Videos noch unverzichtbar.

    08.08.20179 KommentareVideo

  17. MIT: KI erkennt Sarkasmus aus Text

    MIT: KI erkennt Sarkasmus aus Text

    Ob traurig, fröhlich oder ironisch: Der Algorithmus Deepmoji soll viele Emotionen erkennen können. Als Grundlage dient dafür eine von Freiwilligen gepflegte Datenbank. Die KI könnte laut den Entwicklern gegen Mobbing und Rassismus helfen.

    07.08.201725 KommentareVideo

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    Autonom fahrende Autos haben Kameras, um Verkehrsschilder zu erfassen und zu erkennen. Ein paar Buchstaben oder Vierecke, die Forscher auf Schilder geklebt haben, reichen aus, dass Autos die Verkehrszeichen komplett falsch interpretieren.

    07.08.2017173 Kommentare

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    03.08.201719 Kommentare

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    14.07.20176 Kommentare

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    Neben eigenen ARM-Prozessoren für den Post-K-Supercomputer arbeitet Fujitsu auch an Deep-Learning-Einheiten. Den DLUs reicht eine niedrige Integer-Präzision, weshalb die Energie-Effizienz extrem hoch ausfallen soll. Vorerst sind dedizierte Beschleuniger angedacht, später dann On-Package-Varianten.

    13.07.20170 Kommentare

  23. AI-Beschleuniger: Intels Spring Crest erscheint Ende 2018

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    Die erste Generation von Intels Deep-Learning-ASIC ist noch nicht verfügbar, der Nachfolger ist aber bereits geplant. Spring Crest folgt auf Lake Crest; es handelt sich hierbei erneut um einen Spezialchip mit Stapelspeicher für Beschleunigerkarten.

    11.07.20172 Kommentare

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    Nach Unternehmen wie Google, Facebook und Microsoft gibt nun auch Sony seine intern genutzte Bibliothek für Deep-Learning frei. Das Projekt NNabla nutzt eine Kombination aus C++ und Python und läuft auf Windows und Linux.

    27.06.20170 Kommentare

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    20.06.201716 Kommentare

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    Die als Knights Mill entwickelte nächste Generation von Intels Xeon-Phi-Prozessoren soll eine weitaus höhere Rechenleistung für Deep Learning aufweisen. Dazu setzt der Hersteller auf Operationen mit einfacher und halber Genauigkeit.

    20.06.20179 Kommentare

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    Anwender von Googles freiem Machine-Learning-Framework Tensorflow können künftig auf eine API zur Objekterkennung in Bildern zugreifen. Google nutzt die Technik intern für Streetview oder auch für die Nest Cam.

    19.06.20170 Kommentare

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    Die Forschungsabteilung von Facebook zeigt, dass eines ihrer Modelle extrem gut skaliert. Das Training zum Erkennen und Klassifizieren von rund 1,2 Millionen Bildern benötigt mit 256 Nvidia-GPUs nur 1 Stunde statt 29 Stunden mit acht GPUs.

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    29.05.20170 Kommentare

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    In GTA 5 soll ein computergesteuerter Autofahrer mit Deep-Learning-Algorithmen lernen, immer besser durch die virtuelle Großstadt Los Santos und das Hinterland zu navigieren. Derzeit macht der KI-Pilot namens Charles allerdings noch allerlei kuriose Sachen - und er baut Unfälle.

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    18.05.201730 Kommentare

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    Google I/O 2017 Die von Google unterstützte Machine-Learning-Bibliothek Tensorflow soll in einer für Mobilgeräte optimierten Version erscheinen. Dieses Tensorflow Lite bekommt außerdem eine API für neuronale Netze an die Seite.

    18.05.20170 Kommentare

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    Google I/O 2017 Die zweite Generation von Googles TPU kann nicht nur Modelle anwenden, sondern beschleunigt auch massiv das Training für maschinelles Lernen. Ein Cluster aus 64 der neuen TPU erreicht 11,5 PFlops und kann in der Cloud gemietet werden.

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    GTC 2017 Googles Deep-Learning-Beschleuniger TPU lassen sich nur in der Cloud mieten. Nvidia will ähnliche Chips künftig als Teil seiner Xavier-SoCs verkaufen und als Open Source anbieten.

    17.05.20170 KommentareVideo


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