SHE-Blogpicks

Deep-Learning-Standard ONNX

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Frameworks für Deep Learning gibt es zuhauf, teils als Open Source: TensorFlow (Google), PyTorch (Facebook), MXNet (Amazon) und weitere. 2017 haben Microsoft, Facebook und Amazon gemeinsam den Standard Open Neural Network Exchange (ONNX) geschaffen, um Deep-Learning-Modelle zwischen unterschiedlichen Frameworks austauschen zu können, wie Nico Axtmann (Foto) im Codecentric-Blog schreibt. Der Autor gibt einen Überblick über ONNX und benennt dessen wichtigsten Vorteil: Forschungsergebnisse könnten schneller produktiv werden – unter der Voraussetzung, dass Datentypen und Operationen von ONNX genutzt werden.

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2019: KI-Deployment wird schwierig

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Welche Tech-Trends werden 2019 prägen? Dieser Frage gehen alljährlich Analysten, Marktforscher und Futuristen nach. Informationweek-Autorin Cynthia Harvey hat zehn Prognosen gesammelt und zusammengefasst, die ihr am überzeugendsten erschienen – darunter: IT-Talente bleiben knapp, Roboter und KI werden infolgedessen wichtiger und weiter entwickelt. Und die zunehmende Entwicklung von Künstlicher Intelligenz läuft auf erhebliche Probleme beim Deployment dieser Anwendungen hinaus.

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KI-Strategie mit Fehlern

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Die vor einer Woche verabschiedete nationale KI-Strategie der Bundesregierung vernachlässige wichtige Aspekte, kritisiert MatthiasBecker in Telepolis. So fehle etwa ein industriepolitisches Konzept, das außer dem Ziel der Innovationsförderung auch eine Sozial- und Arbeitsmarktpolitikumfasst und so auf die gesellschaftlichen Folgen des KI-Einsatzes eingeht. Und dieChance zur Kooperation mit Frankreich, von wo ein gemeinsames Forschungszentrumvorgeschlagen worden war, habe man verpasst. Die in der KI-Strategievorgeschlagene Vernetzung bestehender Forschungseinrichtungen zu einem „virtuellenZentrum“ ist für ihn keine Alternative.

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Verdaddelt: CeBIT im “Massengrab” der IT

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Die CeBIT ist tot, aber sie möge nicht in Frieden ruhen, ruft Heinz-Paul Bonn der ehemaligen IT-Leitmesse hinterher. Friede im Sinne von Bedächtigkeit, die Innovation verhindere, ist für den Mittelstands-Aktivisten und Blogger der Grund dafür, dass die CeBIT im „Massengrab der versunkenen IT-Welten“, nach der Kölner Messe Orgatec und der Systems in München, gelandet ist. Bonn zieht vom Leder: In den Achtzigern hätten die Beiräte der Messe gegen Mittelstandsaktivitäten geschossen, in den Neunzigern „IT-Nieten in Nadelstreifen“ gegen den Einzug der Internet-Ökonomen in Turnschuhen opponiert. Das Internet der Dinge sei schlicht „verdaddelt“ worden; für die KI sei die CeBIT zu früh gestorben.

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Kann KI Gut und Böse unterscheiden?

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Wie Menschen Gut von Böse unterscheiden, könnte – oder sollte – Grundlage für entsprechende Unterscheidungen sein, die künstlich-intelligente Systeme treffen. Diese Grundlage könnte nun verbreitert werden durch eine Studie der North Carolina State University. Wie Eurekalert berichtet, hat ein Team um den Neuro-Ethiker Veljko Dubljevic untersucht, nach welchen Kriterien und mit welchen Mechanismen Menschen spontane moralische Urteile fällen. Mögliche Auswirkungen der Studie  sehen die Forscher unter anderem auf klinische Bewertungen, aber auch im Zusammenhang mit KI-Programmierung. Bild: Symbolbild

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