Künstliche Intelligenz | Machine Learning Blog

Künstliche Intelligenz und die Herausforderung, realistische Hände zu erzeugen

Verschiedene KI-Dienste, die sich auf Bildgenerierung spezialisiert haben, überraschen uns seit Anfang 2023 mit immer besser werdenden fotorealistischen Bildern von Menschen. Was aber hat es damit auf sich, dass die Hände und Zähne der künstlich erzeugten Menschen zum Teil absurde Dimensionen und häufig eine unrealistische Anzahl haben? Werfen wir darauf einen genaueren Blick.

DALL·E: Die Chancen und Risiken der Bildgenerierung durch künstliche Intelligenz

Der Name DALL·E ist eine Anspielung auf den Künstler Salvador Dalí und den Pixar-Animationsfilm „Wall-E„. DALL·E wurde von OpenAI entwickelt und ist ein neuronales Netzwerk, das in der Lage ist, aus Textbeschreibungen von Bildern tatsächliche Bilder zu generieren. Der Name DALL·E spiegelt also sowohl die künstlerische Kreativität als auch die Fähigkeit zur Bildgenerierung wider, die das neuronale Netzwerk besitzt. Werfen wir im Folgenden einen genaueren Blick auf den elektronischen Kreativling.

Zustand des wettbewerbsorientierten maschinellen Lernens 2022

2022 war ein bedeutendes Jahr für wettbewerbsorientiertes maschinelles Lernen, mit einem gesamten Preispool von über 5 Millionen US-Dollar auf allen Plattformen, wie uns der Artikel „The State of Competitive Machine Learning“ vermittelt. Die Gewinner nutzten hauptsächlich Python, PyData, PyTorch und gradientenverstärkte Entscheidungsbäume. Deep Learning hat gradientenverstärkte Entscheidungsbäume bei tabellarischen Daten noch nicht ersetzt, obwohl es oft einen Mehrwert zu bieten scheint, wenn es mit Boosting-Methoden kombiniert wird. Im Bereich NLP dominieren weiterhin Transformer, während sie in der Computer Vision zunehmend mit Convolutional Neural Networks konkurrieren.

Keras installieren: Ein Tutorial in Python

Keras ist eine benutzerfreundliche Open-Source-Softwarebibliothek, die es ermöglicht, neuronale Netze mit Python zu erstellen und zu trainieren. Es ist eine hochmodulare Bibliothek, die es ermöglicht, schnell neuronale Netze zu erstellen und zu testen.

Um Keras mit Python zu verwenden, muss man zunächst sicherstellen, dass die notwendigen Bibliotheken auf dem System installiert sind. Dazu gehören NumPy, Pandas und TensorFlow. Im Folgenden ein paar Worte zu diesen Bibliotheken.

Herausforderungen und Chancen bei der Anwendung von Machine Learning in der Medizin

Die Anwendung von Machine Learning in der Medizin ist ein aufregendes Feld, das enorme Potenziale für die Diagnose, Behandlung und Vorbeugung von Krankheiten bietet. Machine Learning bezieht sich auf künstliche Intelligenz, die darauf trainiert wird, Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. In der Medizin wird Machine Learning verwendet, um Muster in klinischen Daten zu erkennen, die Ärzten helfen können, bessere Diagnosen zu stellen und effektivere Behandlungen zu entwickeln.

Arthur C. Clark und ChatGPT: Von Magie nicht zu unterscheiden?

Arthur C. Clark, ein bekannter britischer Science-Fiction-Autor, hat mit seinem Zitat „Jede hinreichend fortschrittliche Technologie ist von Magie nicht zu unterscheiden“ eine Diskussion ausgelöst, die heute aktueller denn je ist. Die Technologie hat sich in den letzten Jahrzehnten so schnell entwickelt, dass sie oft als magisch empfunden wird. Insbesondere künstliche Intelligenz hat enorme Fortschritte gemacht und ist in vielen Bereichen unseres täglichen Lebens präsent. Ein Beispiel dafür ist ChatGPT von OpenAI, eine leistungsstarke Sprach-KI-Plattform, die natürliche Sprache verarbeiten und intelligent auf komplexe Anfragen antworten kann. In diesem Artikel werden wir uns eingehender mit der Parallele zwischen Clarks Aussage und der Rolle von ChatGPT in der Gesellschaft beschäftigen und über die Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz diskutieren.

Mit Machine Learning automatisch Musik komponieren

Die Musikproduktion ist eine kreative und zeitaufwendige Aufgabe, die viel Talent und Erfahrung erfordert. Glücklicherweise gibt es nun Möglichkeiten, Machine Learning zu nutzen, um die Musikproduktion automatisch zu erleichtern und Musik komponieren zu lassen.

10 vielversprechende Anwendungen von Machine Learning in der Landwirtschaft

Machine Learning, auch bekannt als künstliche Intelligenz, hat in den letzten Jahren in vielen Branchen Fortschritte gemacht. Eine Branche, die oft übersehen wird, ist die Landwirtschaft. Doch auch hier gibt es viele ungewöhnliche Anwendungen von Machine Learning, die dazu beitragen können, die landwirtschaftliche Produktion zu verbessern und die Umweltbelastung zu reduzieren.

ChatGPT: Warum wir uns von maschinellen Antworten täuschen lassen

Ich wünschte, ich könnte meine Mitmenschen so einfach von meinen Antworten überzeugen, wie ChatGPT das vermag. Jemand stellt dem System eine Frage, bekommt innerhalb von Sekunden eine wohlformulierte Antwort und ist nun der Meinung, das benötigte Wissen zu haben. Dass das nicht so einfach sein kann, sollte uns allen klar sein, aber was macht ChatGPT, so dass wir den Eindruck haben, eine perfekte Antwort von einem Experten erhalten zu haben?

Nachteile einer Künstlichen Intelligenz wie ChatGPT mit drei Beispielen

Eine dialogbasierte (Künstliche Intelligenz) KI wie ChatGPT kann für den menschlichen Alltag durchaus problematisch sein. Zwar bietet sie viele Vorteile – wie wir uns in einem früheren Beitrag angesehen haben – und ist in mancher Hinsicht sogar überlegen im Vergleich zu menschlichen Gesprächspartnern, doch gibt es auch einige Nachteile, die nicht außer Acht gelassen werden sollten. Einige dieser Nachteile wollen wir im Folgenden näher erforschen.