337 Deep Learning Artikel
  1. Deep Text: Facebooks KI liest Nachrichten der Nutzer

    Deep Text: Facebooks KI liest Nachrichten der Nutzer

    Um besser zu verstehen, was die Nutzer von Facebook meinen, analysiert das Unternehmen Nachrichten in dem sozialen Netzwerk oder auch im Messenger per künstlicher Intelligenz. Das könnte künftig für Vorschläge genutzt werden.

    02.06.201621 Kommentare
  2. Tensor Processing Unit: Google baut eigene Chips für maschinelles Lernen

    Tensor Processing Unit: Google baut eigene Chips für maschinelles Lernen

    Um seine Projekte rund ums maschinelle Lernen zu beschleunigen, baut Google spezielle eigene Chips. Diese werden seit einem Jahr etwa für Street View oder Alpha Go genutzt und sollen künftig auch für Googles Kunden bereitstehen.

    19.05.20169 Kommentare
  3. Maschinelles Lernen: Googles KI schreibt schlechte Liebesgedichte

    Maschinelles Lernen: Googles KI schreibt schlechte Liebesgedichte

    Mit maschinellem Lernen will Google sinnvolle Dialoge erzeugen. Als Trainingsdaten dienen dafür unter anderem Liebesromane. Das Ergebnis erinnert aber teils mehr an absurde Gedichte als an schmachtende Texte.

    17.05.201629 Kommentare
  4. Parsey McParseface: Google gibt extrem guten Syntax-Parser frei

    Parsey McParseface: Google gibt extrem guten Syntax-Parser frei

    Zum Erkennen natürlicher Sprache hat Google ein neues Modell zum Parsen der Syntax entwickelt und mit seinem Deep-Learning-Framework Tensorflow implementiert. Der daraus erstellte Englisch-Parser Parsey McParseface soll die derzeit beste maschinelle Erkennungsrate für Syntaxbäume aufweisen.

    13.05.201612 Kommentare
  5. Fathom Neural Compute Stick: Movidius packt Deep Learning in einen USB-Stick

    Fathom Neural Compute Stick: Movidius packt Deep Learning in einen USB-Stick

    Man nehme ein bereits trainiertes neuronales Netz, einen aus den DJI-Multicoptern bekannten VLIW-Chip und packe beides in ein USB-Gerät: Fertig ist Movidius' Fathom Neural Compute Stick.

    29.04.20166 KommentareVideo
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  1. Wettbewerb: Doom Deathmatch nur für KI-Krieger

    Wettbewerb: Doom Deathmatch nur für KI-Krieger

    Ausschließlich computergesteuerte Spielfiguren dürfen im Deathmatch-Modus von Doom bei einem Wettbewerb antreten. Die Veranstalter schlagen Deep-Learning-Methoden vor - aber im Grunde sind alle Mittel erlaubt.

    22.04.201638 Kommentare
  2. Neuronale Netze: Weniger Bugs und mehr Spielspaß per Deep Learning

    Neuronale Netze: Weniger Bugs und mehr Spielspaß per Deep Learning

    Quo Vadis 2016 Besser ausbalancierte Schwierigkeitsgrade und mehr Spaß: Spielentwickler könnten mit neuronalen Netzen ihre Produkte optimieren, sagt der Data Scientist Matthias Platho. Allerdings dürfte das nicht allen Spielern gefallen.
    Von Peter Steinlechner

    21.04.20163 Kommentare
  3. Deep Learning: "Wir können den Spieler und seine Emotionen besser erkennen"

    Deep Learning: "Wir können den Spieler und seine Emotionen besser erkennen"

    Quo Vadis 2016 Autonome Computer, die aktiv handeln und selbstständig lernen: Derartige Technologien sind in Sichtweite, sagt Sascha Lange. Der Experte für Deep Neural Networks erklärt im Interview, was uns demnächst alles erwartet - und welche Schwierigkeiten noch überwunden werden müssen.
    Von Peter Steinlechner

    15.04.20163 Kommentare
  4. Deep Learning: Roboter sollen Menschen helfen, aber nicht verletzen

    Deep Learning: Roboter sollen Menschen helfen, aber nicht verletzen

    Quo Vadis 2016 Maschinen können nur eng mit fragilen Menschen zusammenarbeiten, wenn sie möglichst autonom in ihrer Umwelt agieren. Helfen soll Deep Learning. Doch noch nicht alle Probleme sind gelöst - und nicht für alle Lösungen gibt es ein Problem.
    Von Frank Wunderlich-Pfeiffer

    14.04.20166 Kommentare
  5. DGX-1: Nvidias Supercomputerchen mit 8x Tesla P100

    DGX-1: Nvidias Supercomputerchen mit 8x Tesla P100

    GTC 2016 Zwei Xeon-Prozessoren, acht Tesla-P100-Beschleuniger mit Pascal-Technik und 170 Teraflops bei halber Genauigkeit: Nvidias neuer DGX-1 ist ein Deep-Learning-Supercomputer im kompakten Rack-Format.

    06.04.201618 Kommentare
  1. Deep-Learning-Konferenz von Golem.de: Studierende bekommen Tickets günstiger

    Deep-Learning-Konferenz von Golem.de: Studierende bekommen Tickets günstiger

    Am 19. und 20. April dreht sich beim Golem.de Tech Summit alles um Deep Learning und künstliche Intelligenz. Aufgrund der großen Nachfrage von Studierenden gibt es jetzt Ermäßigungen beim Ticket-Kauf.

    04.04.201617 Kommentare
  2. Maschinelles Lernen: Microsoft bietet intelligente APIs und Chatbots

    Maschinelles Lernen: Microsoft bietet intelligente APIs und Chatbots

    Build 2016 Mit den Cognitive Services von Microsoft sollen sich Sprach- und Bilderkennung sowie weitergehende Analysen in eigenen Anwendungen nutzen lassen. Und intelligente Chatbots könnten damit automatisch übersetzen.

    31.03.20165 Kommentare
  3. Künstliche Intelligenz: Gnu-Projekt bekommt eigenes neuronales Netzwerk

    Künstliche Intelligenz: Gnu-Projekt bekommt eigenes neuronales Netzwerk

    Das GNU-Projekt will der Software für künstliche Intelligenz von Firmen wie Google und IBM ein Community-Projekt für neuronale Netze entgegenstellen. Dies erfolgt explizit aus einer ethischen Motivation heraus.

    14.03.20163 Kommentare
  1. Konferenz Quo Vadis 2016: Wie Deep Learning Games verändern kann

    Konferenz Quo Vadis 2016: Wie Deep Learning Games verändern kann

    Das Programm zum ersten Golem.de Tech Summit auf der Fachmesse Quo Vadis ist fertig. Am 19. und 20. April wird sich dort alles um Deep Learning und künstliche Intelligenz drehen - mit hochkarätigen Vorträgen. Der Ticketverkauf läuft.

    03.03.20162 Kommentare
  2. Planet: Google weiß, wo du das Foto gemacht hast

    Planet: Google weiß, wo du das Foto gemacht hast

    Google-Forscher haben einen Algorithmus entwickelt, der den Aufnahmeort eines Fotos bestimmen soll. Das System analysiert dazu geocodierte Fotos und lernt, Ähnlichkeiten zu erkennen.

    26.02.20162 Kommentare
  3. Machine-Learning: Künstliche neuronale Netze erleichtern Passwortcracking

    Machine-Learning: Künstliche neuronale Netze erleichtern Passwortcracking

    Ein Machbarkeitsnachweis zeigt, dass künstliche neuronale Netzwerke mit etwas Training benutzt werden können, um Passwörter zu knacken. Selbst bei recht komplexen klappt das erstaunlich gut.
    Von Tim Philipp Schäfers

    17.02.201639 Kommentare
  1. MIT Eyeriss: 168-Kern-Chip soll Deep Learning in Smartphones bringen

    MIT Eyeriss: 168-Kern-Chip soll Deep Learning in Smartphones bringen

    Das MIT hat einen Chip entwickelt, der weitaus effizienter als eine Grafikeinheit in einem Mobile-SoC sein soll. Damit wäre Deep Learning in Smartphones oder Geräten des Internets der Dinge denkbar.

    04.02.20166 Kommentare
  2. GPU Open: AMD attackiert Cuda und Gameworks mit Open Source

    GPU Open: AMD attackiert Cuda und Gameworks mit Open Source

    Offen statt proprietär: Mit einer Software-Initiative namens GPU Open möchte AMD im HPC-, Linux- und Spiele-Segment auf Open Source setzen. In Abgrenzung von Nvidia sollen so Entwickler und Nutzer gewonnen werden.

    27.01.201686 Kommentare
  3. CNTK: Microsoft gibt Deep-Learning-Toolkit frei

    CNTK: Microsoft gibt Deep-Learning-Toolkit frei

    Das Deep-Learning-Werkzeug CNTK von Microsoft steht nun als Open Source bereit. Wie vergleichbare Technik kann es zur Bild- oder Spracherkennung genutzt werden, soll dabei aber deutlich schneller sein als Googles Tensorflow.

    26.01.20165 Kommentare
  1. Neuronale Netze: Baidu veröffentlicht Trainingscode zur Spracherkennung

    Neuronale Netze: Baidu veröffentlicht Trainingscode zur Spracherkennung

    Die Forschungsabteilung von Baidu gibt Code auf Github frei, mit dem neuronale Netze für Spracherkennung trainiert werden. Das formale Konzept dahinter nutzt auch Google in seiner Sprachsuche, weil es besser als bisher verwendete Modelle funktioniert.

    18.01.20163 Kommentare
  2. Machine Learning: Yahoo veröffentlicht 13 TByte Daten an Nutzerverhalten

    Machine Learning: Yahoo veröffentlicht 13 TByte Daten an Nutzerverhalten

    Für Forscher gibt Yahoo einen riesigen Datensatz frei, der den Umgang mit Nachrichten von Nutzern enthält. Gedacht ist dies für maschinelles Lernen und die Erprobung von Vorschlagsystemen.

    15.01.201618 Kommentare
  3. Statistik-Programmierung: R-Server von Microsoft verfügbar

    Statistik-Programmierung: R-Server von Microsoft verfügbar

    Microsoft veröffentlicht Produkte für die Sprache R nach einem Kauf nun unter eigenem Namen. Die Unterstützung für Linux, Hadoop und die freie Variante bleiben dabei erhalten. Zudem gibt es kostenlose Angebote.

    13.01.20163 Kommentare
  1. M40 und M4: Nvidias neue Tesla-Karten sollen Deep Learning beschleunigen

    M40 und M4: Nvidias neue Tesla-Karten sollen Deep Learning beschleunigen

    Zwei Modelle für Server: Die Tesla M40 und die Tesla M4 sind Beschleuniger-Karten für Deep Learning, Bilderkennungsalgorithmen und Videoverarbeitung. Anders als bei früheren Tesla-Modellen mangelt es ihnen aber an Double-Precision-Leistung.

    12.11.201510 Kommentare
  2. Tensorflow: Google gibt Bibliothek für maschinelles Lernen frei

    Tensorflow: Google gibt Bibliothek für maschinelles Lernen frei

    Mit Tensorflow hat Google eine zweite Generation seiner Software für maschinelles Lernen freigegeben. Der Python-Code kann von jedem eingesetzt werden und unterstützt auch GPU-Beschleunigung.

    10.11.20156 Kommentare
  3. Deep Learning: Maschinen, die wie Menschen lernen

    Deep Learning: Maschinen, die wie Menschen lernen

    Keine Science-Fiction: Deep Learning bringt Maschinen das Denken bei. Fast jeder hat bereits ein Gerät zu Hause, das diese Technik nutzt. Sie ist sehr komplex - und hat großes Potenzial.
    Von Alexander Löser und Christian Herta

    06.10.201552 Kommentare
  4. Perceptio: Apple könnte durch Neukauf Bilderkennung in iOS einbauen

    Perceptio: Apple könnte durch Neukauf Bilderkennung in iOS einbauen

    Apple hat mit Perceptio ein Startup übernommen, das künstliche Intelligenz und Maschinenlernen auf Smartphones und Tablets bringen will, ohne dass die Daten zur Analyse in die Cloud verschoben werden müssen. So soll die Privatsphäre gewahrt bleiben.

    06.10.20151 Kommentar
  5. Deep Beat: Der Computer rappt besser

    Deep Beat: Der Computer rappt besser

    Snoop Dog? Rakim? Eminem? Der Computer rappt besser. Das behaupten Wissenschaftler aus Finnland. Sie haben einen Algorithmus entwickelt, der nach Angaben der Forscher besser reimt als die besten Rapper. Die erkennt der Algorithmus auch.

    22.05.2015137 Kommentare
  6. Nvidia Digits Devbox: Forschungsrechner mit Linux kostet 15.000 US-Dollar

    Nvidia Digits Devbox: Forschungsrechner mit Linux kostet 15.000 US-Dollar

    Nvidia will für die Forschung an tiefen neuronalen Netze einen Rechner zum Preis von 15.000 US-Dollar anbieten. Dafür sollen Forscher die größtmögliche GPU-Leistung bekommen, die mit einer Steckdose möglich ist - und viel vorinstallierte Software.

    18.03.201530 Kommentare
  7. Maschinenlernen: Neuronales Netz von Microsoft erkennt Hunderassen

    Maschinenlernen: Neuronales Netz von Microsoft erkennt Hunderassen

    Mit dem Project Adam erforscht Microsoft neuronale Netze und maschinelles Lernen. Das simulierte Gehirn mit zwei Milliarden Verbindungen erkennt Hunderassen und soll künftig eine Vielzahl von Objekten visuell identifizieren können.

    15.07.201420 KommentareVideo
  8. Quantum Artificial Intelligence Lab: Google quantencomputert mit der Nasa

    Quantum Artificial Intelligence Lab: Google quantencomputert mit der Nasa

    Google und die Nasa haben gemeinsam eine Forschungseinrichtung für künstliche Intelligenz gegründet. Mit Hilfe eines Quantencomputers wollen sie unter anderem bessere Vorhersagemodelle entwickeln.

    17.05.201333 Kommentare
  9. Learning Gripper: Robotergreifer lernt mit Ball

    Learning Gripper: Robotergreifer lernt mit Ball

    Wie kann ein Roboter Äpfel sortieren? Das Unternehmen Festo hat eine Methode gefunden: Ein pneumatisch betriebener Robotergreifer mit vier Fingern lernt selbstständig, diese Aufgabe zu bewältigen.

    11.04.201313 KommentareVideo
  10. Sprachverarbeitung: Ray Kurzweil wird Entwicklungsleiter bei Google

    Sprachverarbeitung: Ray Kurzweil wird Entwicklungsleiter bei Google

    Google holt sich einen Pionier auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz: Ray Kurzweil geht zu dem Internetunternehmen. Er soll dort auf den Gebieten Maschinenlernen und Sprachverarbeitung arbeiten.

    15.12.201216 Kommentare
  11. Twitter: Algorithmus sagt Trendthemen voraus

    Twitter: Algorithmus sagt Trendthemen voraus

    Devavrat Shah und Stanislav Nikolov haben einen Algorithmus entwickelt, der mit 95-prozentiger Genauigkeit Trendthemen auf Twitter voraussagen soll.

    02.11.20128 Kommentare
  12. Maschinenlernen: Google X simuliert Gehirn mit 16.000 Prozessorkernen

    Maschinenlernen: Google X simuliert Gehirn mit 16.000 Prozessorkernen

    Forscher von Google und der Stanford-Universität haben ein neuronales Netz mit 16.000 Prozessoren gebaut und damit ein System zum Maschinenlernen getestet. Es lernte selbstständig, Menschen- und Katzengesichter zu erkennen.

    27.06.201295 Kommentare
  13. Maschinelles Lernen und Datenbank: Stanford bietet weitere Vorlesungen im Internet an

    Maschinelles Lernen und Datenbank: Stanford bietet weitere Vorlesungen im Internet an

    Die Universität Stanford bietet nicht nur die Vorlesung "Introduction to Artificial Intelligence" von Sebastian Thrun und Peter Norvig im Herbst 2011 kostenlos im Internet an, auch an den Kursen "Machine Learning" und "Introduction to Databases" kann jeder per Internet teilnehmen.

    16.08.20117 KommentareVideo
  14. IBMs Watson spielt Jeopardy

    IBMs Watson spielt Jeopardy

    IBM tritt mit einem Computersystem in der US-Quizsendung Jeopardy gegen menschliche Spieler an. Rund zwei Jahre haben IBM-Wissenschaftler an einem System zur Beantwortung von Fragen gearbeitet. Es trägt den Codenamen Watson.

    27.04.200970 Kommentare
  15. DARPA lässt IBM den Hirncomputer erforschen

    Das US-Verteidigungsministerium hat einen Forschungsauftrag an IBM und fünf Universitäten vergeben, der einen völlig neuen Ansatz für die Struktur von Computern hervorbringen soll. Ziel ist es, anstelle von festen Vernetzungen die sich selbst organisierenden Strukturen eines Gehirns nachzubilden.

    24.11.200839 Kommentare
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