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ML-Blog des Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence
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Slide Grundlagen
• GrundlagenTalking about ChatGPT

ChatGPT: Wie klug ist der gehypte Chatbot?

Von Prof. Dr. Christian Bauckhage3. Februar 2023

Wie intelligent ist ChatGPT und kann es aus seinen Fehlern lernen? Unser Autor Prof. Dr. Christian Bauckhage hat sich weiter mit dem Chatbot unterhalten und hat ihn einem Intelligenztest unterzogen.

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• GrundlagenTalking about ChatGPT

ChatGPT: Eine Einschätzung des polarisierenden Chatbots

Von Prof. Dr. Christian Bauckhage27. Januar 2023

ChatGPT ist seit seiner Veröffentlichung in aller Munde. In diesem Beitrag nimmt Prof. Dr. Christian Bauckhage diesen Hype unter die Lupe und erzählt von seinen eigenen Erfahrungen mit dem Chatbot.

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• Grundlagen

Vom Wort zum Video: Wie sich mit Foundation-Modellen aus Text Bewegtbild erzeugen lässt

Von Dr. Gerhard Paaß25. Januar 2023

Große Sprachmodelle besitzen ein immenses Transformationspotenzial. Sogenannte Foundation-Modelle können mittlerweile nicht nur die Bedeutung von Texten und Bildern erfassen und selbst erzeugen, sondern sind auch auf Videos anwendbar.

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• Grundlagen

Wie lässt sich die Energieeffizienz von maschinellen Lernmodellen untersuchen?

Von Raphael Fischer11. Januar 2023

Die Verbesserung der Vorhersagequalität von gelernten ML-Modellen führt zu Verfahren mit hohem Energieverbrauch. Eine neue Methode ermöglicht die Ermittlung von Energieeffizienz im ML, sowie eine Darstellung in Form von Energie Labels.

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• Grundlagen

Mit Design of Experiments und Künstlicher Intelligenz zu mehr Nachhaltigkeit durch Ressourceneffizienz

Von Dorina Weichert30. November 2022

Künstliche Intelligenz kann die Nachhaltigkeit in der Forschung und Entwicklung fördern. Mit dem gezielten Einsatz im Design of Experiments ist es möglich, Versuche und damit auch Ressourcen einzusparen.

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• GrundlagenGastbeitrag

Drohnen und Roboter für eine nachhaltige Landwirtschaft der Zukunft

Von PhenoRob5. Oktober 2022

In diesem Beitrag stellt sich der Exzellenzcluster „PhenoRob – Robotik und Phänotypisierung für Nachhaltige Nutzpflanzenproduktion“ der Universität Bonn vor und gibt spannende Einblicke in seine Forschungsfelder rund um die Landwirtschaft 4.0.

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• GrundlagenSie gestaltet KI

Wie kann die Vertrauenswürdigkeit und Transparenz von KI-Systemen gewährleistet werden?

Von Dr. Maximilian Poretschkin20. September 2022

In Kooperation mit dem Landesfrauenrat RLP: KI ist längst eine Schlüsseltechnologie. Umso wichtiger ist es, KI-Anwendungen so zu gestalten, dass sie verlässlich & sicher agieren und transparent & zuverlässig mit Daten…

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• GrundlagenSie gestaltet KI

Künstliche Intelligenz: Von Verhalten zu Algorithmen und intelligenten Agenten

Von Sebastian Müller14. September 2022

In Kooperation mit dem Landesfrauenrat RLP: In diesem Beitrag gibt Autor Sebastian Müller einen kompakten Überblick über die Facetten der KI und beantwortet die Frage, welche möglichen Grundstrukturen KI-Algorithmen zugrunde liegen.

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• GrundlagenSie gestaltet KI

Veränderungen in der Arbeitswelt durch KI und mögliche geschlechter-
spezifische Auswirkungen

Von Dr. Jörg Weingarten, Caroline Heß , 1 more7. September 2022

In Kooperation mit dem Landesfrauenrat RLP: Der Beitrag unserer Gastautor*innen des DGBs NRW skizziert das Thema KI in der Arbeitswelt und beantwortet die Frage, welche möglichen geschlechterspezifischen Auswirkungen sie haben kann.

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• GrundlagenSie gestaltet KI

Wie wird KI Schulen und Bildungseinrichtungen verändern?

Von Center of Advanced Internet Studies (CAIS)31. August 2022

In Kooperation mit dem Landesfrauenrat RLP: Dieser Beitrag wirft einen Blick auf die Frage wie KI Schulen und Bildungseinrichtungen verändern kann und beleuchtet Möglichkeiten, Grenzen sowie Rahmenbedingungen intelligenter Bildungstechnologien.

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• GrundlagenSie gestaltet KI KI ind Medizin und Pflege Teaserbild

Wie verändert Künstliche Intelligenz die medizinische Pflege und Diagnose?

Von Dario Antweiler24. August 2022

In Kooperation mit dem Landesfrauenrat RLP: Dieser Beitrag wirft einen Blick hinter die Kulissen Künstlicher Intelligenz in der Medizin und zeigt, wie KI die medizinische Pflege und Diagnose verändert.

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• Grundlagen

Faktensichere Textgenerierung mit Retrieval-Networks

Von Dr. Jörg Kindermann , Dr. Gerhard Paaß29. Juni 2022

Sprachmodelle mit Milliarden von Parametern können sinnvoll Fragen beantworten und scheinen durch „Lesen“ Text- und Weltverständnis aufzubauen. Ihre Komplexität ist undurchschaubar, aber sie können lernen, sich zu erklären.

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• Grundlagenzweisprachiger Beitrag

Wissenschaftliches Arbeiten leicht gemacht: Effizienter Umgang mit Literatur

Von Matthias Jakobs13. Juni 2022

Der Umgang mit fachbezogenen Artikeln ist ein essenzieller Teil des wissenschaftlichen Arbeitens. Dieser Artikel stellt Herangehensweisen und Tools vor, welche von ML2R Forscher*innen genutzt werden, um den Forschungsprozess effektiv zu gestalten.

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• GrundlagenML Basics

Klassifikation im Maschinellen Lernen

Von Sebastian Müller18. Mai 2022

Klassifikation ist eines der fundamentalen Denkwerkzeuge im ML. Mit ihm können existierende Lösungen auf neue Probleme übertragen werden. Klassifikatoren lernen, aus Daten Muster zu erkennen und so Daten verschiedenen Klassen zuzuordnen.

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• Grundlagen

Wie funktioniert Design of Experiments mit KI?

Von Dorina Weichert23. März 2022

In den Forschungs- und Entwicklungsabteilungen kann Design of Experiments mit Künstlicher Intelligenz viele Experimente, und damit Zeit, Geld und Ressourcen sparen. Doch wie genau funktioniert es?

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• Grundlagen

Computer Vision: Wie lernen Maschinen zu sehen?

Von Christian Pionzewski9. März 2022

Maschinelles Lernen ermöglicht das Entwickeln leistungsfähiger Bilderkennungssysteme (Computer Vision), mit denen Informationen aus Bildern und Videos automatisiert erkannt und extrahiert werden können. Insbesondere Deep-Learning-Verfahren haben hierbei einen Vorteil gegenüber traditionellen Methoden.

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• GrundlagenGastbeitrag

Das war ich nicht! – Wer ist verantwortlich für KI-gestützte Entscheidungen?

Von Prof. Dr. Eva Schmidt8. Dezember 2021

Der Einsatz künstlicher intelligenter Systeme erschwert es uns, Personen für Fehlentscheidungen verantwortlich zu machen. Die Einbindung menschlicher Akteure und erklärbarer KI-Systeme ermöglicht eine Verantwortungszuschreibung bei KI-gestützten Entscheidungsprozessen.

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• GrundlagenGastbeitrag

Die mathematischen und ethischen Herausforderungen fairer KI

Von Dr. Astrid Schomäcker1. Dezember 2021

Die Entwicklung fairer KI steht vor vielen Herausforderungen. Eine davon: Wie genau sehen eigentlich faire Entscheidungen aus? Diese Frage lässt sich weder mathematisch noch ethisch leicht beantworten.

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• GrundlagenGastbeitrag

Mein Freund, der Roboter – Kann man Freundschaft programmieren?

Von Sara Mann24. November 2021

Hersteller von „Artificial Companions“ versprechen, dass man mit ihren KI-Systemen tatsächlich befreundet sein kann. Ist dies der Weg zur perfekten Freundschaft, oder handelt es sich um eine riskante Illusion?

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• Grundlagen

I forgot to remember to forget: Vergessen als neue Anforderung an KI

Von Alexander Becker29. September 2021

Mit der DSGVO trat das Recht auf Vergessenwerden in Kraft. Im Maschinellen Lernen eröffnet gezieltes Vergessen neben Aspekten der Datensicherheit und Privatsphäre auch Potenziale für die Anwendbarkeit und Weiterentwicklung von Lernmodellen.

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• Grundlagen

Was ist eine lineare Regression?

Von Pascal Welke25. August 2021

Lineare Regression, eine grundlegende Technik im Maschinellen Lernen, liefert in Anwendungsfällen schnell gute Ergebnisse. Wir zeigen praxisnah und mit Python Code-Schnipseln, wie man Lineare Regressionsmodelle mittels Methode der kleinsten Quadrate trainiert.

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• Grundlagen

Wie generierte Texte den Alltag beeinflussen können – Über Sorgen, Fähigkeiten und Limitationen von KI Sprachmodellen

Von Jana Germies18. August 2021

Intelligente Sprachmodelle erhalten beständig mehr Einzug in unseren Alltag und nehmen Einfluss auf uns. Doch sind sie alle nützlich? Können wir sie noch von Menschen unterscheiden oder bedarf es neuer Forschungsansätze?

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• Grundlagen

Generative Adversarial Networks (GANs) für maschinelle Übersetzung

Von Dr. Jörg Kindermann28. Juli 2021

GANs ermöglichen ohne die Vorgabe von Regeln oder anderem Expertenwissen, allein aus großen Datenmengen neue, domänenspezifische Beispiele zu erzeugen. In diesem Beitrag erklären wir, wie GANs für die Übersetzung genutzt werden.

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• Grundlagen

Erklärbares Maschinelles Lernen durch zusätzliches Wissen verbessern

Von Sebastian Müller21. Juli 2021

Nachvollziehbarkeit algorithmischer Entscheidungen ist längst auch über die Forschung hinaus relevant. Wir analysieren, wie Erklärbarkeitsmethoden und externes Wissen zusammenwirken können, um Maschinelles Lernen an gesellschaftliche Anforderungen anzupassen und zu verbessern.

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• Grundlagen

Abwehrspiel: Was können wir gegen Adversarial Examples tun?

Von Linara Adilova12. Juli 2021

Software für Maschinelles Lernen ist für bestimmte Angriffe anfällig: So können künstlich veränderte Eingabedaten zum Versagen des zugrunde liegenden Modells führen. Wir stellen Techniken zur Entwicklung von adversarialer Robustheit vor.

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• Grundlagen Was sind Adversarial Examples?

Was sind Adversarial Examples?

Von Linara Adilova7. Juli 2021

Feindliche Angriffe beim maschinellen Lernen zielen darauf ab, Ausfälle in der Funktionalität der Modelle zu verursachen. Dieser Blogpost beschreibt die sogenannten „Adversarial Examples“, die fehlerhafte Vorhersagen neuronaler Netze verursachen.

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• Grundlagen

Wie viele Daten braucht Künstliche Intelligenz?

Von Dorina Weichert19. Mai 2021

Künstliche Intelligenz braucht viele Daten. Aber wie viele Daten brauche ich mindestens für ein gutes Modell? Der „Curse of Dimensionality“ und das “Nyquist-Shannon-Theorem” geben Antworten.

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• Grundlagen Quantencomputer

Quantencomputer: Neue Potenziale für Maschinelles Lernen

Von Prof. Dr. Christian Bauckhage , Dr. Nico Piatkowski4. Mai 2021

Quantencomputer haben das Potenzial, Informationen schneller zu verarbeiten und komplexere Aufgaben zu bewältigen als klassische Computer. Sie werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen tiefgreifend verändern und neue Anwendungsmöglichkeiten für ML-Verfahren erschließen.

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• GrundlagenML Basics Tiefe Neuronale Netze

Deep Learning: Wie funktionieren tiefe neuronale Netze?

Von Dr. Gerhard Paaß21. April 2021

Deep Learning nutzt tiefe neuronale Netze, um Bilder zu erkennen, Texte zu verstehen und Entscheidungen genauer zu treffen. Zur Analyse großer Datensätze verwendet das „mehrschichtige Lernen“ mehrere versteckte Ebenen im Netz.

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• Grundlagen Bedeutung von Worten berechnen

Die Bedeutung von Worten durch Vektoren erfassen

Von Dr. Gerhard Paaß10. März 2021

Der Sinngehalt von Worten lässt sich durch numerische Vektoren darstellen, die auch die Nachbarschaftsworte einbeziehen. Dadurch lassen sich syntaktische und semantische Zusammenhänge der Sprache erfassen und zur Interpretation von Bedeutungen verwenden.

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• Grundlagen• Forschung Informed Machine Learning

Informed Machine Learning – Aus Daten und Vorwissen lernen

Von Laura von Rueden17. Februar 2021

Informed Machine Learning macht bestehende Wissensquellen nutzbar und integriert sie in maschinelle Lernverfahren. Damit können Modelle basierend auf Daten und Vorwissen trainiert werden. Unternehmen können so langjähriges Fachwissen gewinnbringend einsetzen.

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• Grundlagen Aktives Lernen anhand des Captcha Beispiels

Intelligenter Labeln mit Aktivem Lernen

Von Katharina Beckh10. Februar 2021

Mit Aktivem Lernen wird das Annotieren von Daten schneller und kostengünstiger. Die Methode bindet Menschen effizient in den Prozess des Maschinellen Lernens ein und bildet damit ein Sprungbrett für vertrauenswürdige KI.

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• Grundlagen Mikrochips Lernen

Wenn Mikrochips Lernen lernen

Von Sascha Mücke20. Januar 2021

Mikrochips wie ASICs sind klein, schnell und energiesparend. Vor allem FPGAs sind darüber hinaus sehr flexibel, da sie neu programmierbar sind. Damit sind sie interessante Plattformen für die Entwicklung von ML-Methoden.

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• Grundlagen Erklärbarkeit der Künstlichen Intelligenz

Warum KI erklärbar sein muss

Von Matthias Jakobs13. Januar 2021

Viele Entscheidungen können heutzutage effizient, genau und automatisiert mittels maschineller Lernverfahren getroffen werden. Ebenso wichtig ist allerdings, dass transparent dargestellt und erklärt wird, warum und wie diese Entscheidungen zustande kommen.

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• GrundlagenML Basics Maschinelles Lernen in der Praxis - Tools und Tricks

Ready Steady Go: Maschinelles Lernen in der Praxis

Von Katharina Beckh13. Januar 2021

In drei Schritten beschreiben wir das Maschinelle Lernen in der Praxis: das richtige Mindset, ein Beispiel-Prozess mit System und die richtige Werkzeugwahl. Dieser Beitrag bietet einen Einstieg und Hinweise zu Ressourcen.

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• GrundlagenML Basics Optimierung im Maschinellen Lernen : Gradientenabstieg

Optimierung im Maschinellen Lernen

Von Raphael Fischer13. Januar 2021

Optimierung ist eine Schlüsselkomponente des Maschinellen Lernens, die erlaubt, Modelle basierend auf Daten zu trainieren. Sie arbeitet meist im Hintergrund, ist jedoch gerade bei hochkomplexen Lernproblemen und schwieriger Datenlage wichtig.

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• GrundlagenML Basics

Welche Arten von Maschinellem Lernen gibt es?

Von Dr. Daniel Trabold13. Januar 2021

Im Maschinellen Lernen gibt es verschiedene Paradigmen, nach denen Algorithmen trainiert werden. Sie unterscheiden sich in der Auswahl der Trainingsdaten und in der Art und Häufigkeit des Feedbacks während der Trainingsphase.

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• GrundlagenML Basics Maschinen lernen

Wie lernen Maschinen?

Von Raphael Fischer13. Januar 2021

Maschinelles Lernen ist längst zum festen Bestandteil unserer Welt geworden, sie verändert unser Leben und die Gesellschaft. Wir erklären hier die grundlegenden Begriffe und Konzepte dieser neuartigen Technologie.

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© Lamarr-Institut für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz 2023

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