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In dieser Folge nehmen wir dich mit auf eine Reise durch die
wichtigsten Meilensteine der Künstlichen Intelligenz. Erfahre,
wie die Kettenregel von Leibniz im 17. Jahrhundert und die
Methode der kleinsten Quadrate von Gauss im 19. Jahrhundert die
Basis für heutige KI-Modelle legten. Entdecke die Entwicklung
rekurrenter neuronaler Netzwerke in den 1920er Jahren, die
Einführung der mehrschichtigen Perzeptrons durch Rosenblatt 1958
und die ersten Deep Learning-Algorithmen in den 1960er Jahren.
Wir beleuchten auch die Bedeutung der Backpropagation, der CNNs
und der LSTMs, die die Grundlage für moderne KI-Anwendungen
bilden. Abschließend werfen wir einen Blick auf die jüngsten
Fortschritte wie GANs und Transformer-Modelle, die die
KI-Landschaft revolutioniert haben. Bleib bis zum Ende dran und
erfahre, wie diese Technologien unser Leben prägen. Die Quelle
für die Angaben aus dieser Folge stammt vom deutschen
„Gründervater der KI” Jürgen Schmidhuber. Die volle Gesichte der
Künstlichen Intelligenz kann hier nachgelesen werden:
https://people.idsia.ch/~juergen/deep-learning-history.html Du
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„#116 - Die Geschichte der Künstlichen Intelligenz“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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