Machine Learning Blog

Google DeepMind und YouTube: Die Zukunft der Musik mit KI-Technologien

Musik, diese urmenschliche, zeitlose Form des kreativen Ausdrucks, erfährt durch die fortschrittliche KI-Technologie eine erstaunliche Transformation. Google DeepMind und YouTube haben sich zusammengetan, um die Zukunft der Musikschöpfung neu zu definieren. Ihr jüngstes Projekt, Lyria, ein hochentwickeltes KI-Musikgenerierungsmodell, ist der Höhepunkt dieser Bemühungen. Zusammen mit zwei KI-Experimenten, Dream Track und dem Music AI Incubator, öffnet sich ein neues Spielfeld für kreative Entfaltung. Was ist daran toll und wo sind vielleicht die Grenzen? Blicken wir tiefer hinein.

Navigieren in der Zukunft der KI: Die wichtigsten Erkenntnisse aus Yann LeCuns Vortrag über Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)

Der Vortrag „Vom maschinellen Lernen zur autonomen Intelligenz – AI-Talk von Prof. Dr. Yann LeCun“ befasst sich mit der komplexen Landschaft der Artificial General Intelligence (AGI), deutsch „Künstliche allgemeine Intelligenz“, und zielt darauf ab, einige der gängigen Missverständnisse und Ängste, die damit verbunden sind, zu entmystifizieren. Er hielt den Vortrag an der Ludwig-Maximilians-Universität München am 29.09.2023. Sehen wir uns an, was er im Einzelnen gesagt hat.

Von Chaos zu Klarheit: Wissen mit dem PARA-Modell organisieren

Im Zeitalter der Digitalisierung sammeln wir mehr Informationen, als wir je zuvor hatten. Aber wie sortieren und nutzen wir diese Information effektiv? Da kommt PARA ins Spiel. Es bietet eine strukturierte Herangehensweise, um alles, von flüchtigen Gedanken bis zu langfristigen Projekten, zu organisieren.

Vorteile und Nachteile von Adobe Sensei: Ein Überblick

Hast du dich schon mal gefragt, wie Unternehmen es schaffen, ihre Marketingmaßnahmen so präzise auf einzelne Kundengruppen auszurichten? Die Antwort lautet immer häufiger: Adobe Sensei. In diesem Blogbeitrag gehen wir darauf ein, wer die Zielgruppe dieses vielseitigen Tools ist und welche Vorteile und Nachteile es mit sich bringt.

12 bahnbrechende Filme über künstliche Intelligenz seit 1950

1. „Forbidden Planet“ (1956)

Zusammenfassung: In „Forbidden Planet“ besucht eine Raumschiffbesatzung einen fernen Planeten, um das Schicksal einer früheren Expedition zu untersuchen. Sie treffen auf Dr. Morbius und seine von einer künstlichen Intelligenz kontrollierte Gesellschaft, wo eine unsichtbare Macht Verwüstung anrichtet.
Bedeutung: Dies war einer der ersten Science-Fiction-Filme, der sich mit den potenziellen Gefahren von KI und Technologie auseinandersetzte und damit den Ton für künftige Filme des Genres vorgab. Er wurde von den Kritikern gelobt und war für seine Zeit bahnbrechend in Bezug auf Spezialeffekte und Set-Design.

ONNX, Tensorflow und Pytorch: Ein Blick auf die Giganten des Deep Learning

Im heutigen digitalen Zeitalter sind Deep Learning-Frameworks ein heißes Thema. Es spielt keine Rolle, ob du in der Branche arbeitest oder einfach nur interessiert bist, es gibt drei Namen, die du wahrscheinlich schon einmal gehört hast: ONNX, Tensorflow und Pytorch. Aber was sind ihre Stärken, Schwächen und wie populär sind sie wirklich? Lasst uns das herausfinden.

ONNX

ONNX, oder Open Neural Network Exchange, wurde ursprünglich im September 2017 von Microsoft und Facebook gemeinsam vorgestellt. Das Hauptziel dieses Projekts war es, eine offene Standardplattform für maschinelles Lernen zu schaffen, die es ermöglicht, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks nahtlos zu übertragen. Mit der Zeit schlossen sich weitere Unternehmen wie NVIDIA, Intel und viele andere der Initiative an, um die Interoperabilität im Deep Learning zu fördern und zu beschleunigen. ONNX wurde entwickelt, um die Kompatibilität zwischen verschiedenen Deep Learning-Frameworks zu verbessern. Sein Hauptvorteil ist die Möglichkeit, Modelle zwischen verschiedenen Frameworks zu übertragen. Dies erleichtert die Arbeit für Entwickler, die in verschiedenen Umgebungen arbeiten.

Da es eher ein Übersetzer als ein vollständiges Framework ist, bietet ONNX allerdings nicht die gleichen Training-Tools wie andere Frameworks. Es dient eher als Brücke zwischen ihnen.

Während ONNX an sich vielleicht nicht das bekannteste Framework ist, ist seine Bedeutung in der Community nicht zu unterschätzen. Durch seine Fähigkeit, die Lücke zwischen verschiedenen Plattformen zu schließen, hat es sich als nützliches Tool für viele Entwickler etabliert.

Tensorflow

TensorFlow wurde von dem Google Brain Team entwickelt und erstmals im November 2015 als Open-Source-Projekt veröffentlicht. Ursprünglich wurde es intern von Google entwickelt, um den Bedarf des Unternehmens in Bezug auf maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke zu unterstützen. Seit seiner Einführung hat es sich schnell zu einem der führenden Frameworks im Bereich des maschinellen Lernens entwickelt, unterstützt durch seine leistungsstarken Funktionen und die starke Unterstützung der Entwicklergemeinschaft. Es wurde speziell für Skalierbarkeit und verteiltes Training entwickelt und hat sich zu einem Standard in der Industrie entwickelt. Tensorflow eines der am weitesten verbreiteten Deep Learning-Frameworks. Es bietet eine riesige Bibliothek, großartige Skalierbarkeit und kann sowohl auf CPUs als auch auf GPUs laufen.

Die Lernkurve kann für Anfänger steil sein, und manchmal wird es als weniger „Pythonic“ als andere Frameworks angesehen, was zu komplizierterem Code führen kann.

Tensorflow ist zweifellos eines der bekanntesten Frameworks da draußen. Große Unternehmen nutzen es, und es hat eine aktive Community und viele Ressourcen für Entwickler.

Pytorch

PyTorch wurde ursprünglich von Soumith Chintala von Facebooks AI Research Lab (FAIR) entwickelt und im Januar 2017 der Öffentlichkeit vorgestellt. Es basiert auf Torch, einem früheren Framework, das in Lua programmiert wurde. PyTorch wurde ins Leben gerufen, um den wachsenden Bedürfnissen der Forschungsgemeinschaft gerecht zu werden und bietet dabei eine flexiblere und intuitivere Umgebung für das Deep Learning. Mit seiner dynamischen Berechnungsgraphen-Natur hat es sich schnell als beliebtes Werkzeug in der akademischen Forschung etabliert. Pytorch ist bekannt für seine intuitive Syntax und Flexibilität. Es eignet sich besonders für Forschung und Entwicklung, da es ein dynamisches Berechnungsgraphen-System verwendet.

Es hat in der Vergangenheit weniger industrielle Anwendungen als Tensorflow gesehen, obwohl das in letzter Zeit zu ändern scheint.

Pytorch wächst schnell in Popularität, besonders in der akademischen Welt. Viele Forscher bevorzugen es wegen seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität.

Blick in die Zukunft

Es ist schwer zu sagen, welches der drei Frameworks in Zukunft das populärste sein wird. Während Tensorflow und Pytorch weiterhin dominieren, könnte ONNX aufgrund seiner Einzigartigkeit an Bedeutung gewinnen. Was wir jedoch mit Sicherheit sagen können, ist, dass alle drei weiterhin eine wichtige Rolle in der Welt des Deep Learning spielen werden.

12 Tipps für bessere ChatGPT-Prompts

Du hast sicher schon ein paar Mal mit ChatGPT gespielt und vielleicht gemerkt, dass die Ergebnisse mal klasse und mal eher suboptimal sind. Es spielt keine Rolle, ob du ein Newbie oder ein erfahrener Anwenderin oder Anwender bist, hier sind zwölf Tipps, die dir dabei helfen können, bessere Prompts für deinen ChatGPT-Dialog zu formulieren.

Lokale KI-Modelle: Vorteile, Nachteile und wie man sie verwendet

In den letzten Jahren hat sich die künstliche Intelligenz (KI) rasant entwickelt. KI-Modelle werden heute in immer mehr Bereichen eingesetzt, von der Bilderkennung bis hin zur Sprachverarbeitung.

Traditionell werden KI-Modelle in der Cloud ausgeführt. Das hat den Vorteil, dass sie leicht zugänglich und skalierbar sind. Allerdings gibt es auch einige Nachteile, wie etwa die Abhängigkeit von einem Internetzugang und die Möglichkeit, dass die Daten von Dritten eingesehen werden können.

Eine Alternative zur Cloud-basierten Ausführung ist die lokale Ausführung von KI-Modellen. Bei der lokalen Ausführung wird das KI-Modell auf dem eigenen Rechner installiert und ausgeführt. Das hat einige Vorteile, wie etwa die volle Kontrolle über die Daten und die Möglichkeit, die Leistung des Modells zu optimieren.

Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Leitfaden für Anfänger

In der datengesteuerten Welt von heute ist die Fähigkeit, Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und Entscheidungen zu automatisieren, wichtiger denn je. Hier kommt maschinelles Lernen ins Spiel – ein Bereich, der das Potenzial hat, die Art und Weise zu revolutionieren, wie wir mit Daten umgehen, Aufgaben automatisieren und unsere Entscheidungsfähigkeit verbessern. Ganz gleich, ob Sie ein angehender Datenenthusiast sind oder einfach nur neugierig auf dieses Schlagwort, das Sie so oft gehört haben, dieser Leitfaden soll Ihnen ein klares Verständnis davon vermitteln, was maschinelles Lernen bedeutet. Von den grundlegenden Konzepten bis hin zu Anwendungen in verschiedenen Branchen werden wir uns auf eine Reise begeben, um das Wesen und das Potenzial des maschinellen Lernens zu entdecken.

Wie künstliche Intelligenz deine Finanzen revolutioniert: Ein Blick auf KI-gesteuerte Finanzassistenten

Die Zeiten, in denen man mühsam Budgets in Tabellenkalkulationsprogrammen erstellte und jeden einzelnen Posten händisch notierte, könnten bald vorbei sein. Dank künstlicher Intelligenz (KI) gibt es heute sogenannte persönliche Finanzassistenten, die einem helfen, seine Finanzen im Griff zu behalten. Aber was können diese Assistenten genau und wie verlässlich sind sie?