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MIXEDCAST: Podcast über VR, AR, KI Podcast
MIXEDCAST #228 - Teil 2: Deepfakes, GPT-3, Maschinen-Aufmerksamkeit - KI 2020 und was 2021 passiert

MIXEDCAST #228 - Teil 2: Deepfakes, GPT-3, Maschinen-Aufmerksamkeit - KI 2020 und was 2021 passiert

MIXEDCAST: Podcast über VR, AR, KI vor 5 Jahren

Im zweiten Teil unseres MIXED Jahresrückblicks sc…

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MIXEDCAST: Podcast über VR, AR, KI

387 Episoden

Der MIXEDCAST (mixed.de) ist Deutschlands Podcast…

Computer Technologie

Podcaster

Sephirio

Im zweiten Teil unseres MIXED Jahresrückblicks schauen wir auf die
Künstliche Intelligenz: Welche Durchbrüche gab es 2020, was ist die
Technik dahinter und wie geht es 2021 weiter? Mehr zu KI 2020:
https://mixed.de/kuenstliche-intelligenz-was-2020-war-und-2021-wird/
KI 2020 und Ausblick auf 2021 Die Entwicklung bei Künstlicher
Intelligenz ging 2020 in hohem Tempo weiter. Für unseren Podcast
haben wir die Highlights herausgesucht: Deepfakes sollten die
US-Wahl 2020 sabotieren, stattdessen unterhielten sie uns gut -
weshalb? Nvidia zeigt bei DLSS, was trainierte
Pixelschubser-Software leisten und so Computergrafik grundlegend
verändern wird. GPT-3 beeindruckte Mitte des Jahres mit enorm
glaubhafter Sprachgenerierung auf menschlichem Niveau: OpenAIs
Sprachsystem spaltete die KI-Szene in jene Menschen, die glauben,
dass in dem riesigen neuronalen Netz mehr steckt als sehr viele
Symbole - vielleicht sogar der Pfad zu einer generellen Künstliche
Intelligenz. Andere wiederum halten die Text-KI für overhyped, da
sie nur ein sehr mächtiges Autovervollständigungssystem sei. Auf
welcher Seite stehen wir? Mit Alphafold und MuZero platzierte
Deepmind kurz vor Jahresfrist noch KI-Highlights, die zeigen, wie
Künstliche Intelligenz anderen Disziplinen und Wissenschaften zu
neuen Erkenntnissen verhelfen kann. All diesen KI-Fortschritten
liegt die sogenannte Transformer-Technik zugrunde, die wir in
diesem Podcast erklären. Dafür haben wir uns einen KI-Spezialisten
eingeladen: Yannic Kilcher ist Doktorand an der Professur für
Datenanalytik an der ETH Zürich. Er forscht zu Deep Learning,
Structured Learning und Big Data Optimization und dem Verhalten von
Lernenden Systemen und Optimierungs-Algorithmen. In seiner jüngsten
Veröffentlichung beschäftigt er sich mich Googles BERT Sprachmodell
und der Frage, wie es Semantik repräsentiert. Yannic hat außerdem
einen hervorragenden YouTube-Kanal, in dem er Deep Learning Paper
gut verständlich erklärt. Yannics YouTube-Kanal:
https://www.youtube.com/channel/UCZHmQk67mSJgfCCTn7xBfew Hier habt
uns noch keine positive Bewertung bei iTunes hinterlassen? Dann
hier entlang:
https://podcasts.apple.com/de/podcast/mixedcast-podcast-%C3%BCber-vr-ar-ki/id1141873988
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