https://wiki.das-labor.org/index.php?title=Blogpost/Wp_2530&feed=atom&action=historyBlogpost/Wp 2530 - Versionsgeschichte2024-03-29T12:04:04ZVersionsgeschichte dieser Seite in LaborWikiMediaWiki 1.39.6https://wiki.das-labor.org/index.php?title=Blogpost/Wp_2530&diff=28357&oldid=prevD2ns: D2ns verschob die Seite Wp 2530 nach Blogpost/Wp 2530, ohne dabei eine Weiterleitung anzulegen: Bot: Seite verschoben2017-06-26T00:05:38Z<p>D2ns verschob die Seite <a href="/index.php?title=Wp_2530&action=edit&redlink=1" class="new" title="Wp 2530 (Seite nicht vorhanden)">Wp 2530</a> nach <a href="/w/Blogpost/Wp_2530" title="Blogpost/Wp 2530">Blogpost/Wp 2530</a>, ohne dabei eine Weiterleitung anzulegen: Bot: Seite verschoben</p>
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<td colspan="1" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="1" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 26. Juni 2017, 01:05 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-notice" lang="de"><div class="mw-diff-empty">(kein Unterschied)</div>
</td></tr></table>D2nshttps://wiki.das-labor.org/index.php?title=Blogpost/Wp_2530&diff=28077&oldid=prevD2ns: Bot: Automatischer Import von Artikeln *** bestehender Text überschrieben ***2017-06-25T21:58:26Z<p>Bot: Automatischer Import von Artikeln *** bestehender Text überschrieben ***</p>
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<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Nächstältere Version</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Version vom 25. Juni 2017, 22:58 Uhr</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Zeile 1:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 1:</td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Blogpost</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>{{Blogpost</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|title=Vortrag: Machine Learning & Alpha Go</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|title=Vortrag: Machine Learning & Alpha Go</div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|abstract=</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|abstract=<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Hi,ich werde am '''Freitag, 18.3. 19:00 Uhr''' mal ein bisschen ueber '''Machine''' '''Learning''' sprechen. Freue mich darauf viele bekannte (und noch unbekannte) Gesichter zu sehen:Sprachkennung, Bildverarbeitung, Robotik und nicht zuletzt [...]</ins></div></td></tr>
<tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|content=Hi, ich werde am '''Freitag, 18.3. 19:00 Uhr''' mal ein bisschen ueber '''Machine''' '''Learning''' sprechen. Freue mich darauf viele bekannte (und noch unbekannte) Gesichter zu sehen: Sprachkennung, Bildverarbeitung, Robotik und nicht zuletzt selbstfahrende Autos: in den letzten Jahren hat es eine Vielzahl kleiner und grosser Fortschritte bei lernenden Algorithmen gegeben. In Summe sind diese Fortschritte aber sehr beeindruckend und viele Dinge die noch vor ~10 Jahren Science-Fiction waren funktionieren inzwischen einfach. Vielfach sogar auf unseren Smartphones. Die Fortschritte sind auch gross genug dass Szenarien wie “die kuenstlichen Intelligenzen kommen nehmen uns alle Jobs weg!” und “die KIs kommen und und unterjochen die Menschheit” wieder diskutiert werden (sollten). Mit diesem Talk moechte ist etwas Uebersicht geben: Was ist der Unterschied Supervised-, Unsupervised- und Reinforcement-learning? Was hat die Entwicklung in den letzten Jahren angetrieben? Was sind aktuelle Themen an denen Unis und kommerzielle Labore arbeiten? Kann man schon absehen was als naechstes kommen wird? Aus gegebenem Anlass moechte ich diese Gelegenheit nutzen und kurz beschrieben wie AlphaGo funktioniert -- das Go Programm das gegen einen den Weltmeister gespielt hat und seine Spielstaerke vor allem aus modernen Supervised- und Reinforcement-Learning Methoden schoepft (und Monte Carlo Tree Search als Planungsmethode). Jörg Bornschein</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>|content=Hi,<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"><br /></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"><br /></ins></div></td></tr>
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<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"><br /></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Sprachkennung, Bildverarbeitung, Robotik und nicht zuletzt selbstfahrende Autos: in den letzten Jahren hat es eine Vielzahl kleiner und grosser Fortschritte bei lernenden Algorithmen gegeben. In Summe sind diese Fortschritte aber sehr beeindruckend und viele Dinge die noch vor ~10 Jahren Science-Fiction waren funktionieren inzwischen einfach. Vielfach sogar auf unseren Smartphones. Die Fortschritte sind auch gross genug dass Szenarien wie “die kuenstlichen Intelligenzen kommen nehmen uns alle Jobs weg!” und “die KIs kommen und und unterjochen die Menschheit” wieder diskutiert werden (sollten).<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"><br /></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"><br /></ins></div></td></tr>
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<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"><br /></ins></div></td></tr>
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<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"><br /></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Jörg Bornschein<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"><br /></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"><br /></ins></div></td></tr>
<tr><td colspan="2" class="diff-side-deleted"></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"><br /></ins></div></td></tr>
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<tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br/></td></tr>
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</table>D2nshttps://wiki.das-labor.org/index.php?title=Blogpost/Wp_2530&diff=27802&oldid=prevMarcus: Bot: Automatischer Import von Artikeln *** bestehender Text überschrieben ***2017-06-22T13:55:40Z<p>Bot: Automatischer Import von Artikeln *** bestehender Text überschrieben ***</p>
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<td colspan="2" class="diff-lineno">Zeile 3:</td></tr>
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</table>Marcushttps://wiki.das-labor.org/index.php?title=Blogpost/Wp_2530&diff=27539&oldid=prevMarcus: Die Seite wurde neu angelegt: „{{Blogpost |title=Vortrag: Machine Learning & Alpha Go |abstract= |content=Hi, ich werde am '''Freitag, 18.3. 19:00 Uhr''' mal ein bisschen ueber '''Machine'''…“2017-06-21T19:41:29Z<p>Die Seite wurde neu angelegt: „{{Blogpost |title=Vortrag: Machine Learning & Alpha Go |abstract= |content=Hi, ich werde am '''Freitag, 18.3. 19:00 Uhr''' mal ein bisschen ueber '''Machine'''…“</p>
<p><b>Neue Seite</b></p><div>{{Blogpost<br />
|title=Vortrag: Machine Learning & Alpha Go<br />
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|content=Hi, ich werde am '''Freitag, 18.3. 19:00 Uhr''' mal ein bisschen ueber '''Machine''' '''Learning''' sprechen. Freue mich darauf viele bekannte (und noch unbekannte) Gesichter zu sehen: Sprachkennung, Bildverarbeitung, Robotik und nicht zuletzt selbstfahrende Autos: in den letzten Jahren hat es eine Vielzahl kleiner und grosser Fortschritte bei lernenden Algorithmen gegeben. In Summe sind diese Fortschritte aber sehr beeindruckend und viele Dinge die noch vor ~10 Jahren Science-Fiction waren funktionieren inzwischen einfach. Vielfach sogar auf unseren Smartphones. Die Fortschritte sind auch gross genug dass Szenarien wie “die kuenstlichen Intelligenzen kommen nehmen uns alle Jobs weg!” und “die KIs kommen und und unterjochen die Menschheit” wieder diskutiert werden (sollten). Mit diesem Talk moechte ist etwas Uebersicht geben: Was ist der Unterschied Supervised-, Unsupervised- und Reinforcement-learning? Was hat die Entwicklung in den letzten Jahren angetrieben? Was sind aktuelle Themen an denen Unis und kommerzielle Labore arbeiten? Kann man schon absehen was als naechstes kommen wird? Aus gegebenem Anlass moechte ich diese Gelegenheit nutzen und kurz beschrieben wie AlphaGo funktioniert -- das Go Programm das gegen einen den Weltmeister gespielt hat und seine Spielstaerke vor allem aus modernen Supervised- und Reinforcement-Learning Methoden schoepft (und Monte Carlo Tree Search als Planungsmethode). Jörg Bornschein<br />
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