Deep Learning mit Python und Keras

Deep Learning mit Python und Keras

Python ist für viele Einsteiger die Sprache der Wahl, wenn sie mit neuartigen Frameworks etwas aufbauen wollen. Im Bereich des Deep-Learnings ist das ähnlich. Hier bietet sich Python in Kombination mit Keras an. Das Buch Deep Learning mit Python und Keras von François Chollet beschäftigt sich genau mit diesem Thema.

Die Beispiele sind sehr vielfältig, was auch ein sehr großes Plus dieses Buches ist.

Das Buch startet mit einer kurzen Einleitung zum Thema Deep Learning. Was bedeutet das “Deep” in Deep Learning, was kann Deep Learning leisten und welche Versprechen bringt die Künstliche Intelligenz im Generellen mit sich. Bevor das Buch sich mit Keras und Deep Learning Verfahren beschäftigt, gibt es erstmal einen Ausflug in die Welt der probabilistischen Modellierung. Was sind Kernel? Welche Verfahren wurden vor dem Deep Learning eingesetzt?

Hier liefert das Buch auch die nötigen technischen und mathematischen Grundlagen zum Verstehen des Sachverhaltes. Der Autor geht davon aus, dass sogar mathematische Anfänger die Materie durchdringen können, auch wenn sie keine tiefergreifende Ausbildung haben. Das Verständnis darüber, wie bestimmte Medien (Bilder, Video, Audio, Text) codiert sind, ist essenziell beim Deep Learning. Deshalb werden diese anfänglich erklärt. Danach folgt eine Einführung in künstliche neuronale Netze, die sozusagen die Vorgänger des heutigen Deep Learnings sind.

Nachdem sich das Buch mit einfacheren Methoden beschäftigt hat, begibt sich der Autor zu den praktischen Problemen, die er mit Deep Learning Methoden löst. Dazu verwendet er das Framework Keras (der Autor selbst ist der führende Entwickler hinter diesem Framework). Die Beispiele sind sehr vielfältig, was auch ein sehr großes Plus dieses Buches ist. Hier werden Datenbanken wie IMDb und Reuters (Nachrichten) angezapft. Das Buch beschäftigt sich also mit der Klassifizierung von Texten und Bildern.

Ein weiterer spannender Punkt im Bezug auf Deep Learning ist das Generative Deep Learning. Anfänglich wurden Sequenzen aus Daten zur klassifiziert. Beim Generativen Deep Learning werden eben solche Texte, Bilder oder Audiostücke selbst erzeugt. Nachdem man sich also mit dem praktischen Thema des Deep Learnings beschäftigt hat, lernt man noch, wie man in Zukunft verschiedene Medien selbst generieren lassen kann.

Unser Fazit: Das Buch liefert ein gelungenen praktischen Exkurs in die Welt des Machine Learnings mit der Sprache Python. Wenn ihr einen schnellen Einstieg sucht und schnell mit Hilfe von Beispielen an ein Ziel kommt, dann ist dieses Buch genau die richtige Empfehlung für euch.

 

Diese elf internationalen Tech-Startups wachsen mit Microsoft ScaleUp Berlin 

Elf Later-Stage Startups starten heute in das Programm von Microsoft ScaleUp, vormals Microsoft Accelerator, in Berlin. Damit erweitert Microsoft seine Startup-Aktivitäten um die gezielte Förderung von KI-Lösungen, die zum Innovationsmotor für Deutschland werden können. Die teilnehmenden Startups kommen aus acht europäischen Ländern und entwickeln Lösungen für Branchen wie Marketing, Automobil und Medizin. Vier Monate lang arbeitet Microsoft zusammen mit den Gründern an ihrer Wachstumsstrategie – mithilfe von Co-Selling, Zugang zum internationalen Vertriebs- und Partnernetzwerk von Microsoft sowie zur Cloud-Plattform Azure, ohne im Gegenzug Anteile der Startups zu nehmen. Microsoft fördert damit technologischen Fortschritt und Gründertum für eine Digitalisierung für alle.

In der Zusammenarbeit von reifen Startups und etablierten Unternehmen liegt enormes Potential für den Wirtschaftsstandort Deutschland. Aus diesem Grund ist es für uns besonders wichtig, Innovationen, vor allem im Bereich künstlicher Intelligenz, zu fördern und mit unserem Programm eine starke Community aufzubauen – in Deutschland, Europa und weltweit“, sagt Iskender Dirik, Managing Director von Microsoft ScaleUp Berlin.

Fortschritt für alle: Technologische Lösungen, die ganzen Branchen helfen
Microsoft ScaleUp richtet sich an reife, sogenannte Later-Stage Startups in der Expansionsphase mit abgeschlossener Seed-Finanzierung, die Probleme in verschiedenen Branchen lösen und die Entwicklung neuer Technologien wie künstlicher Intelligenz vorantreiben. Das Ziel des Programms ist es, sie in ihrem Wachstum zu unterstützen. Dazu bietet ScaleUp innerhalb von vier Monaten Coachings in den Bereichen Verhandlung, Sales, Talent Development und technologischer Skalierung mit Hilfe der Cloud-Plattform Microsoft Azure.

Eine Jury aus Microsoft Executives und Venture Capitalists (VCs) hat elf internationale Tech-Startups für den neuen Batch von Microsoft ScaleUp in Berlin ausgewählt:

  • Adverity (Österreich) – eine Cloud-Plattform für smartes Marketing, die alle vorhandenen Daten aggregiert, harmonisert und so Marketingverantwortlichen bessere Insights als Entscheidungsgrundlage zur Verfügung stellt.
  • Agorize (Frankreich) – bringt Studierende, Entwickler, Designer und Startups mit Unternehmen auf einer Plattform für Open Innovation Challenges zusammen. Damit hilft Agorize Organisationen sowohl bei Innovationen als auch im Recruiting.
  • BeMyEyes (Dänemark) – die App hilft blinden Menschen und Personen mit eingeschränkter Sehkraft: Bei visuellen Problemen können diese ganz einfach per Video-Telefonie freiwillige Helfer anrufen, die ihnen ihre Augen „leihen“ und assistieren.
  • Bestmile (Schweiz) – das Startup ermöglicht Mobilitätsanbietern den Einsatz, das Management und die Optimierung von Flotten autonomer oder konventionell angetriebener Fahrzeuge.
  • Processgold (Niederlande) – macht die realen Geschäftsprozesse in Unternehmen aller Branchen durch Process Mining transparent. Damit werden Effizienzpotential und Risiken sichtbar und die Prozesse können optimiert werden.
  • Scortex (Frankreich) – die KI-basierte Lösung automatisiert die Qualitätskontrolle in Fabriken. Die Scortex Deep-Learning-Plattform integriert eine robuste Bildverarbeitungslösung, mit der beispielsweise visuelle Inspektionen vollständig automatisiert werden können.
  • Seerene (Deutschland) – durch die Analyse der Daten aus den verschiedenen Anwendungen, Systemen und Entwicklungsumgebungen, die in einem Unternehmen im Einsatz sind, identifiziert Seerene Optimierungspotential, um so Software schneller und effizienter zu entwickeln und auszurollen.
  • Stratio Automotive (Portugal) – die Plattform bringt künstliche Intelligenz in die Automobilbranche und hilft Unternehmen wie Automobilherstellern oder Logistikunternehmen mit eigener Flotte dabei, alle Daten ihrer Fahrzeuge für die Vorhersage von Fehlern und Ausfällen zu nutzen.
  • Sword Health (Portugal) – verwendet KI und Bewegungstracking, um zu analysieren, wie Patienten sich während der Rehabilitionstherapie entwickeln. Die Lösung liefert den medizinischen Fachkräften Echtzeit-Feedback während der Behandlung.
  • Ultimate.ai (Finnland) – nutzt Deep Learning-Technologie, um Kundendienstmitarbeitern in Echtzeit bei der Beantwortung von Anfragen zu helfen. Dazu analysiert die künstliche Intelligenz von ultimate.ai alte Chatverläufe, auf deren Basis sie Antwortvorschläge entwickelt.
  • Userlane (Deutschland) – ist ein Navigationssystem für Software und automatisiert das Onboarding von Nutzern sowie die Schulung von Mitarbeitern. So ermöglicht es allen Nutzern, neue Software sofort zu bedienen.

Microsoft als Wachstumstreiber für Startups und Kunden
Zum Start des Programms findet die Batch Week vom 3. bis 7. September 2018 in den Räumen von ScaleUp bei Microsoft Berlin statt. Im Mittelpunkt stehen in dieser Zeit Workshops und Trainings, u.a. mit Holger Klärner und Till Großmaß von McKinsey zum Thema Pricing, Verhandlungskoryphäe Daniel Reisner, Sales-Stratege Peter Krauss und Talent Development-Experte Matthias Ehrhardt. Zusätzlich erhalten die Teilnehmer des Programms auch Zugang zu Microsofts Zukunftstechnologien wie der Cloud-Plattform Azure.

Microsoft ScaleUp hilft Enterprise-reifen Startups dabei, ihr Angebot besser an die Bedürfnisse der Kunden anzupassen und ihr Geschäft auf das nächste Level zu heben – nicht zuletzt durch das Corporate Access-Event am Ende des viermonatigen Programms, bei dem die Teilnehmer an einem Tag ihre Lösung bei Großunternehmen aus dem Microsoft-Netzwerk pitchen können. Microsoft ScaleUp ist weltweit an acht Standorten vertreten: Bangalore, Beijing, London, Seattle, Shanghai, Sydney, Tel Aviv und Berlin.

Microsoft Initiative Digitalisierung für alle
Um die Potentiale innovativer Technologien, allen voran künstlicher Intelligenz, zu heben, ist neben führenden Industrieunternehmen und einem starken Mittelstand auch ein gesundes Startup-Ökosystem wichtig. Die Aktivitäten von Microsoft zum Thema Gründertum sind Teil der Initiative „Digitalisierung für alle“. In diesem Rahmen setzt sich das Unternehmen dafür ein, dass auf Basis von digitaler Sicherheit alle Menschen vom Fortschritt und den Chancen der digitalen Gesellschaft profitieren. Die Basis dafür ist Vertrauen in digitale Technologien, die nur durch transparentes Handeln möglich ist. Alle Aktivitäten der Initiative sind unter dem Hashtag #digitalfueralle abgebildet.

Robotik Penny Stocks die ihr kennen müsst!

In diesem Artikel stellen wir euch 3 aktuelle Pennystocks (Aktien mit einem sehr geringen Kurswert, meist unter EUR 1.00) vor. Diese börsennotierten Unternehmen sind unserer Meinung nach sehr zukunftsträchtig und auf jeden Fall einen Kauf wert.

Fastbrick Robotics (FBR.AX)

Fastbrick Robotics hat vor kurzem bekanntgegeben, dass sie nach der Konstruktion ihres HadrianX einen Versuch in Mexiko wagen, um ihre Technologie zu erproben. Bei HadrianX handelt es sich um einen Konstruktionsroboter, der auf ein Lkw-Gerüst zurückgreift. Mit seinem Roboterarm kann er Backsteine und andere Materialen viel schneller an Ort und Stelle bringen und somit den Hausbauprozess beschleunigen. Aktuell ist die Aktie von Fastbrick Robotics noch ein Pennystock. Das könnte sich allerdings mit etwas Geduld ändern, denn nicht nur Kooperationen mit Caterpillar hat das Unternehmen vor einiger Zeit angekündigt, die erfahrene Baufahrzeug-Firma hat auch in Fastbrick investiert. Wer also Zeit und Geduld hat, sollte auf Fastbrick Robotics vertrauen.

Kraken Robotics (KRFNF)

Kraken stellt intelligente Untersee-Fahrzeuge her. Die Produktpalette wächst von Jahr zu Jahr und somit auch die Anwendungsfälle. Von militärischen Anwendungen, hin zu Logistik und den privaten Anwendungen ist alles mit dabei. Mit Ocean Infinity hat Kraken einen starken strategischen Partner und Investor gefunden. Ein weiterer guter Punkt ist die Zertifizierung ihres autonomen U-Boots Thunderfish(R) 300 als Militär- und Forschungsfahrzeug. Auch bei den Sales klappt es, so wird 2018 weiterhin ein signifikant höheres Revenue-Ziel ausgegeben. Auch Kraken Robotics ist aktuell ein Pennystock mit viel Potenzial. Mit etwas Geduld kann man auch hier KRFNF beim Wachsen zusehen.

ReWalk Robotics (RWLK)

Mit den Systemen von ReWalk können Menschen, die querschnittsgelähmt bzw. die Kontrolle über ihre Beine verloren haben, wieder gehen. Einfach gesagt: Das System von ReWalk erlaubt Rollstuhlfahrern das Laufen. Damit stellt ReWalk das erste Exoskelett, welches in Deutschland ins Hilfsmittelverzeichnis aufgenommen wurde. Damit hat ReWalk in der frühen Vergangenheit für einige positive News gesorgt. Zwei spannende Fakten noch am Ende. ReWalk hat zwar noch keinen positiven Cashflow, übertrifft die Expertenschätzungen (bzgl. Earnings) aber jedes Quartal und arbeitet darauf hin, zeitnah Cashflow positive zu werden. Der zweite spannende Fakt: Die Aktie von ReWalk ist mit über USD 20 dotiert gewesen, hatte zwischenzeitlich einen Höchstwert bei über USD 30 und ist aktuell mit USD 0.90 an einer vermeintlichen Talsohle angekommen. Der richtige Zeitpunkt zum Einsteigen?

Das war der erste Teil unserer Aktienanalyse von Robotik/Machine-Learning-Aktien. Teilt den Artikel doch mit euren Freunden und Kollegen, damit auch sie erfahren, wo es sich zu investieren lohnt.

Software Track “Digital Entrepreneurs” auf dem Silicon Saxony Day

Der Silicon Saxony bringt auch in diesem Jahr Experten der Hochtechnologiebranchen zum 13. Silicon Saxony Day am 29.05.2018 in Dresden zusammen. Unter dem Motto “HARDWARE.SOFTWARE.CONNECTIVITY.” bietet die Veranstaltung eine ausgezeichnete Plattform für den Austausch von Ideen und Trends für zukünftige Informations- und Kommunikationstechnologien.

Speziell für die Software Branche hält das Programm in diesem Jahr einige sehr spannende Inhalte bereit. So richtet der AK Software erstmalig den Track “Digital Entrepreneurs” aus. Hochkarätige Referenten berichten über unternehmerische Herausforderungen sowie aktuelle Trends:

  • Jens Gärtner / SQL Projekt AG, Top KPIs everyone should know: Roadmap to a holistic management dashboard
  • Dirk Richter / Preh Car Connect GmbH, Talent recruiting for small & medium-sized businesses
  • Jörg Hastreiter / T-Systems Multimedia Solutions GmbH), Experiences from leading an enterprise DevOps transformation program
  • Sven Schubert / Netcentric Deutschland GmbH, Holacracy – Working in a responsive organization
  • Torsten Hartmann / Avantgarde Labs GmbH, Artificial intelligence in action
  • Dr. Martin Rößiger  / Qoniac GmbH, Distributed teams across borders – setup, kickoff and challenges
  • Klaus Eck / d.Tales GmbH, Speak about your Company – Content Marketing Strategies for Talent Recruiting
  • Florian Braunschweig / LOVOO GmbH, How to manage change? The story of a pervasive organisational transformation

Neben weiteren Expert Sessions steht als Highlight eine Keynote von Robert Panholzer auf dem Programm. Darüber hinaus sorgen die erstmalig stattfinde Demo Jam zum Thema “Human Machine Interaction”, Speed Dating für Unternehmen und Studenten sowie die abschließende Club Night für einen spannenden Tag. Eine Teilnahme lohnt sich also in jedem Fall.

Die Early Bird Registrierung zu Sonderkonditionen ist noch bis zum 29. April möglich. Tickets können auf der Seite des Silicon Saxony gebucht werden. Wir freuen uns auf den Tag und hoffen viele Kollegen, Bekannte und Interessierte begrüßen zu dürfen.

Quelle: PM von Silicon Saxony

5th #MLDD – Signals from outer Space

IMG_0076Am 08.05.2018 fand in den Gebäuden der LOVOO GmbH das 5. MLDD – Machine Learning Meetup statt. Diesmal zeigte Vlasta Kus von GraphAware den 75 Teilnehmern, wie man mit der NASA Lessons Learned Datenbank (eine Datenbank mit Review-Dokumenten) und etwas NLP einen Graphen entwerfen kann, der bei der Wissensrepräsentation hilft. Dies geschieht mit neo4j, einer Graphendatenbank, die umfangreiche Visualisierungsoptionen bietet.

Vlasta zeigte außerdem diverse Optionen, wie man das bestehende Verfahren noch verbessern kann sowie erweiterte Möglichkeiten bezüglich Deep Learning und Natural Language Processing. Auch ergaben sich einige Fragen zu Anwendbarkeit der gezeigten Modelle.

Du interessierst dich auch für das MLDD? Hier findest du die Meetup-Gruppe zum MLDD.

ML Conference 2018 in München – Das Programm ist online

Vom 18 bis 20. Juni geben international führende IT-Experten bei der zweiten Machine Learning Conference im Münchener Sheraton Arabellapark Hotel einen umfassenden Einblick in die Welt des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz. Die Konferenz bietet insgesamt über 35 Sessions, Keynotes und Workshops mit den drei parallelen Tracks “Business & Strategy”, “Machine Learning Tools & Principles” und “Machine Learning Advanced Development”. Über 35 Speaker, u.a. Canburak Tümer (Turkcell), Constantin Gonzalez (Amazon Web Services Germany), Marisa Tschopp (SCIP AG), Laurent Picard (Google), Daniel Wrigley (SHI) und Alison Lowndes (NVIDIA) präsentieren die neusten technologischen Entwicklungen aus Forschung und Industrie.

Unter anderem können die Teilnehmer aus den folgenden Sessions wählen: 

  • „Deep Learning in Telecommunication“ (Burak Isikli, Turkcell)
  • „Deep Learning Dive into the Graphics World“ (Muzahid Hussain, Dassault Systems 3d Excite)
  • „Boost your app with Machine Learning APIs“ Laurent Picard (Google)
  • „AI really is all that!“ Alison Lowndes (NVIDIA)
  • „Amazon SageMaker: Building, Training and Deploying Machine Learning Models Efficiently and at Scale“ Constantin Gonzalez (Amazon Web Servives Germany)
  • „Natural Language Support with LUIS“ Rainer Stropek (software architects / www.IT-Visions.de)

Am ersten Tag haben die Teilnehmer die Möglichkeit, drei ganztägige Praxis-Workshops zu besuchen. Im „AI Product Workshop“ wird Luis Rodriguez (Teknolog IO) mithilfe von realen Fallstudien eine Reihe von Techniken zur Gestaltung mit maschinellen Lerntechnologien veranschaulichen. Xander Steenbrugge (ML6) führt in seinem Workshop „Deep Learning with TensorFlow“ in die Grundlagen von Googles Deep Learning Bibliothek ein wird anhand von praktischen Beispielen den Umgang mit diesem Tool üben.

Abgerundet wird das Programm von drei Keynotes, u.a. zu dem Thema „Cracking open the Black Box of Neural Networks“ von Xander Steenbrugge (ML6), und dem Get-together, bei dem die Teilnehmer bei Freigetränken und Snacks die Möglichkeit zur Vernetzung und zum Austausch haben.

 Das ganze Programm kann ab sofort online eingesehen werden unter: https://mlconference.ai/programWeitere Informationen und Tickets finden Interessenten unter: https://mlconference.ai/

(PM von sandsmedia)

Fastbrick Robotics – Disruption in der Baubranche

Der Roboter auf der Baustelle ist in Deutschland noch weit von der Umsetzung entfernt. Das stellten auch Thomas Bock und Thomas Linner (beide TU München) in ihrem “Cambridge Handbooks on Construction Robotics” fest. Die wenigsten der weltweit verwendeten Baustellenroboter (ca. 5.000, Stand 2016) stehen nämlich in Deutschland (gemessen an Industrienationen). Aber auch in der Baubranche, wie in jeder anderen, gibt es aktuell Disruption. Die könnte aus Australien kommen.

Ein Haus mit einem Roboter bauen, dass ist die Mission von Fastbrick Robotics. Ihren Sitz hat die Firma in Perth (Australien) und wurde 2015 gegründet. Zu den Investoren gehört unter anderen auch Caterpillar, die mit ihren riesigen Baufahrzeugen der klare Weltmarktführer sind.

Mit HadrianX, dem fahrbaren Lkw-Roboter von Fastbrick, ist es möglich, Stein auf Stein zu setzen und somit ein Haus in einer effizienteren Geschwindigkeit zu bauen. Bevor jedoch HadrianX die Bühne betrat, arbeitete Fastbrick am Vorgänger – dem Hadrian105. Diese Maschine sah bedeutend unspektakulärer aus.

Hadrian105 und Hadrian109 nutzen als Grundform ein Baggerfahrzeug, dass die Ladung Baumaterial mit sich führte. Der Roboter, in dem bisher nur wenig Künstliche Intelligenz steckt, weiß, wie das Gebäude aussehen soll und baut Stein auf Stein – arbeitet einen Plan ab. Eine bedeutende Restriktion ist jedoch die Anzahl der Steine, die das Baggerfahrzeug mit sich nehmen konnte.

Abbildung 1: Roadmap der Kommerzialisierung von Hadrian109 (Präsentation, Q1 2015)

Diese Restriktion löst HadrianX, dem ein Lastkraftwagen zu Grunde liegt, auf. Durch die größere Ladefläche, war es möglich, schneller und damit noch effizienter zu bauen.

Abbildung 1 zeigt die Roadmap (Stand 2015) von Fastbrick Robotics. In 2018 soll das System produktiv ausgerollt werden. Es wird also spannend. Ein Blick auf die Aktien der Firma Fastbrick Robotics (FBR.AX, DZ2.F, FBRKF) lohnt sich immer mal wieder.

Das war die kurze Vorstellung von Fastbrick Robotics – einem kommenden Disruptor in der Baubranche.

Was bleibt?

  • Auch in der Baubranche gibt es technischen Fortschritt und digitale Disruption
  • Fastbrick Robotics existiert seit 2015 und rollt 2018 das System HadrianX produktiv aus
  • Die Disruption in der Baunbrache hat Deutschland noch nicht erreicht

 

Ihr interessiert euch für Roboter der Konstruktionsphase. Dann findet ihr hier die richtigen Links!

 

 

 

Cloud, Machine Learning und Mobile – Die DecompileD Conference in Dresden

decompiled_conference-logoAm 6. April findet im Dresdner Parkhotel die 1. DecompileD Conference statt. Die Themen auf der Konferenz sind Mobile Development, Cloud Infrastructure und Machine Learning.

Die Referenten berichten unter anderem, wie man auf Mobile-Applikationen Machine Learning benutzen kann und wie ganze Plattformen auf Cloud Plattformen umgezogen wurden. Insgesamt werden 19 Talks gezeigt.

Die Teilnehmer erwartet ein tolles Event mit zwei parallelen Tracks. Außerdem wird es eine Meetup-Expo geben, auf der sich regionale und überregionale Meetups präsentieren. Begleitet wird die Konferenz mit ansprechendem Catering vormittags, mittags sowie abends.

Für ein würdiges Ende der Konferenz wird eine Aftershow-Party mit vielen Specials sorgen. Ihr habt noch kein Ticket?

Spart 15% und nutzt den Rabattcode “MACHINEROCKSTARS” bei der Bestellung eures Tickets.

Hier gehts zur DecompileD!

Bösartige Künstliche Intelligenz – Vorhersagen und Schutz

Kürzlich wurde der The Malicious Use of Artificial Intelligence: Forecasting, Prevention, and Mitigation – Report veröffentlicht. An diesem Report arbeiteten 26 Wissenschaftler, Forscher und Practitioner von verschiedenen Instituten, Firmen und Universitäten. Er ist das Ergebnis eines intensiven 2-Tage-Workshops. Hauptsächlich wurde der Report unterstützt von:

  • Future of Humanity Institute
  • University of Oxford
  • Centre for the Study of Existential Risk
  • University of Cambridge
  • Center for a New American Security Electronic Frontier Foundation
  • OpenAI

Ein Screenshot aus dem Report. Die Performance von Computer Vision Algorithmen (hier ImageNet) wird immer akkurater. Die Performance des Menschen wird hier mit einer Verbesserung von 0 angenommen. Die Fehlerrate des Menschen (bei 5% geschätzt) wird von den aktuellen Algorithmen qualitativ übertroffen.

Der Report greift verschiedene mögliche Angriffszenarien auf und beschreibt den Schutz davor. Auch im Zusammenhang mit Social Engineering sind diverse Angriffe unter der Nutzung von Künstliche Intelligenz denkbar. Für diese Angriffe sensibilisiert der Report. Allerdings ist er eher politischer Natur und damit zur Referenz für politische Entscheider gedacht.

Diese Handlungsempfehlungen werden gemacht:

  • Der Gesetzgeber soll eng mit Ingenieuren zusammenarbeiten, um möglichen Dual-Use (Nutzen der Technologie für kriminelle / unethische Zwecke) zu verhindern.
  • Ingenieure und Forscher sollen sich der Dual-Use Natur ihrer Arbeit immer bewusst sein.
  • In etablierten Bereichen soll es Best Practices geben, die die Dual-Use Möglichkeiten einschränken.
  • Das Domainwissen bei AI-Fragen und -Entscheidungen soll maximiert werden, sprich: viele verschiedene Experten werden in Entscheidungen einbezogen.

Hier kann man den ganzen Report lesen!

Welche Deep Learning Frameworks gibt es?

Stand Deep Learning Frameworks 2017. Credits: Indra den Bakker

Stand Deep Learning Frameworks 2017. Credits: Indra den Bakker

Wie sah die Landschaft der Deep Learning Frameworks im abgelaufenen Jahr 2017 aus? Die 5 großen Player Google, Microsoft, Amazon und Facebook stecken hinter den bekanntesten und meist benutzten Frameworks.

Was wird das Jahr 2018 bringen? Einige Zeichen stehen auf Konsolidierung der Frameworks, Entwicklerteams von einigen Frameworks wollen sich sogar anderen Entwicklern anschließen, um ein neues Framework zu bauen.

Mehr dazu lest ihr im Artikel von Indra den Bakker