Machine Learning - Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz /

Machine Learning - Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz / / hrsg. von Andreas Sudmann, Christoph Engemann.

A genuine revolution is on everyone's lips. New forms of artificial intelligence are entering into all areas of social and cultural life: machines are learning to recognize pictures and language and are mastering the autonomous control of vehicles as well as financial investments and medical di...

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Bibliographic Details
Superior document:Title is part of eBook package: De Gruyter DG Plus eBook-Package 2018
MitwirkendeR:
Bengio, Yoshua,
Bergermann, Ulrike,
Bächle, Thomas Christian,
Dotzler, Bernhard J.,
Engemann, Christoph,
Ernst, Christoph,
Förster, Yvonne,
Herberg, Jeremias,
Kollinger,,
Llach, Daniel Cardoso,
Manovich, Lev,
Memisevic, Roland,
Parisi, Luciana,
Rieger, Stefan,
Rotermund, Hermann,
Schröter, Jens,
Steyerl, Hito,
Sudmann, Andreas,
Thimm, Caja,
Weber, Jutta,
HerausgeberIn:
Engemann, Christoph,
Sudmann, Andreas,
Place / Publishing House:Bielefeld : : transcript Verlag, , [2018]
©2018
Year of Publication:2018
Language:German
Series:Digitale Gesellschaft ; 14
Online Access:
Physical Description:1 online resource (392 p.)
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Table of Contents:
  • Frontmatter
  • Inhalt
  • Einleitung
  • I. Epistemologien und Genealogien des maschinellen Lernens
  • »Down-to-earth resolutions«: Erinnerungen an die KI als eine »häretische Theorie«
  • Szenarien des Postdigitalen: Deep Learning als MedienRevolution
  • Von Maschinen lernen: Zur Mechanical Notation von Charles Babbage
  • Das Lernen lernen oder die algorithmische Entdeckung von Informationen
  • Ii. Historische Imaginationen und Diskursformationen zu (autonomen) Lernmaschinen
  • ›Bin doch keine Maschine ...‹: Zur Kulturgeschichte eines Topos
  • Maschinelles Lernen als Bildungspolitischer Kontrollverlust?: Eine spekulative Kontrollgeschichte der Bildungsplanung
  • Selbstlernende autonome Systeme?: Medientechnologische und medientheoretische Bedingungen am Beispiel von Alphabets Differentiable Neural Computer (DNC)
  • III. Daten und Datenpraktiken maschinellen Lernens
  • Daten als Schnittstelle: Die Poetik des maschinellen Lernens im Design
  • Big-Data-Kriege: Über Tötungslisten, Drohnen und die Politik der Datenbanken
  • Rekursionen über Körper: Machine Learning-Trainingsdatensät ze als Arbeit am Index
  • Media Analytics & Gegenwartskultur
  • IV. Materialität und ästhetik lernender Maschinen
  • Wenn aus Zahlen Töne werden... überlegungen zu computergenerier ter musik und komposition
  • Ein Meer von Daten: apophänie und muster(-miss-)erkennung
  • Wenn künstliche Intelligenz laufen lernt: Verkörperungsstrategien im machine learning
  • Biodrag. Turing-test, KI-Kino und Testosteron
  • V. Interviews
  • »Deep Learning ist keine Religion«
  • »Wunderwerke der Parallelisierung«
  • Autor_innenverzeichnis

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