Tag: KI Podcasts

How to Start mit Künstliche Intelligenz

In diesem Blogartikel zeige ich dir, wie du anfangen kannst, dich mit Künstlicher Intelligenz zu beschäftigen. Das Thema ist natürlich sehr umfassend und natürlich kommt es darauf an, welches Ziel du verfolgst. Bist du beispielsweise einfach interessiert an zukünftigen Entwicklungen. Dann sind für dich andere Quellen spannend, als für jemanden der direkt im Bereich Machine Learning etwas entwickeln will. Interessierst du dich vielleicht sogar nur für die Robotik, dann wirst du anderes lesenswert finden. In diesem Artikel will ich jedoch einfach ein paar Anstöße geben, um sich mit dem Thema grundlegend zu beschäftigen.

Lesen

Grundlegende Lesetipps für alle Bereiche rund um das Thema KI habe ich hier bereits zusammengestellt. Schau dort einfach vorbei, wenn du gern liest. Dort findest du eine breite Auswahl an Büchern die sowohl technisch als auch gesellschaftlich nah am Thema Künstliche Intelligenz dran sind. Außerdem gibt es auf Machine Rockstars noch eine Liste mit Machine Learning Büchern und weiterführenden Büchern.

Meetups

Wenn du dich gern zum Thema Künstliche Intelligenz, Data Science und Robotik austauschen willst, sind Meetups natürlich ein sehr gutes Format um sich mit einer lokalen Community zu vernetzen. Eine Auflistung dieser Meetups findest du auf Machine Rockstars.

Podcasts

Ein weiterer beliebter Kanal für die Aggregation von neuem Wissen sind Podcasts. Dort reden meist Experten zu Forschungen und Neuheiten rund um das Thema Künstliche Intelligenz. Für jeden der gern zuhört und so besser lernen kann, ist die Liste der KI / ML Podcasts zu empfehlen.

Aktien und Anlagen

Was das Thema Anlagen angeht, habe ich hier bereits einige Anlageideen publiziert. Diese hab ich in langer Recherche gesammelt. Schau also mal bei Aktien & ETFs für Künstliche Intelligenz rein.

Machine Learning 101

Der Machine Learning 101 Report bringt euch auch einen schnellen Kickstart in das Thema Machine Learning. Dadurch lernt ihr, wie ihr relativ schnell ein Datenset lernen könnt und was Machine Learning bedeutet.

Lets go

Nun könnt ihr loslegen und euch tiefer in das Thema Künstliche Intelligenz graben. Viel Erfolg dabei!

Podcasts für Machine Teacher

In unserer Rubrik High Five zeigen wir euch unser Top 5 Ranking zu einer bestimmten Kategorie. In dieser Ausgaben haben wir uns Podcasts angeschaut. Das Lesen von Büchern ist nicht so euer Ding? Dann hört doch einfach mal hier rein. Viel Spaß!


1-QzMbmbhRIpGstQJcMV6S1w1. This Week in Machine Learning & AI

TWiML&AI bringt auf wöchentlicher Basis ein neuen Podcast zum Thema Machine Learning und Künstliche Intelligenz. Dabei werden nicht nur reine Machine Learning Themen besprochen, sondern auch öfter das bigger picture erläutert. Niveau: Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

 

1-w1mAks253oWyFOXm2uGFLg2. Talking Machines

Einer der besten Podcasts zum Thema! Ein ausgezeichneter Host interviewt ausgezeichnete Gäste zum Thema Machine Learning. Dadurch das viele Gäste selbst in der Wirtschaft aktiv sind, können sie viele nützliche Einsichten in ihre Arbeit geben. Niveau: Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

1-SrSCXTNvUHzENik8GMhsNQ3. Machine Learning 101

Dieser Podcast versteht sich eigentlich als Anfänger-Medium. Allerdings werden einige Themen auch sehr tiefgründig behandelt, so dass es auch für Fortgeschrittene interessant sein kann. Im Grunde ist es der beste Einsteiger-Pod. Niveau: Anfänger. Zum Podcast / Zur Webseite.

1-IIubHPYAypUV3_RES997Eg4. The Data Skeptic

Ein guter Einstieg in die Themen Data Science und Machine Learning. Es gibt hier Interviews mit Forschern und Praktikern zu hören. Niveau: Anfänger / Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

 

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5. Linear Digressions

Katie Malone und Ben Jaffe sind eure Hosts und führen euch nicht nur durch Machine Learning Themen, sondern auch durch Fallstricke im Bereich Data Science. Sehr hörenswert. Niveau: Fortgeschritten. Zum Podcast / Zur Webseite.

 

Das war unsere High Five zum Thema Podcasts. Der Artikel hat euch gefallen, teilt ihn doch in eurem Netzwerk. Danke!