Machine Learning – Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz

Andreas Sudmann; Christoph Engemann

doi:10.14361/9783839435304

Zusammenfassung

Nicht weniger als von einer Revolution ist gegenwärtig die Rede. Neuere Verfahren der Künstlichen Intelligenz greifen in sämtliche Bereiche des sozialen und kulturellen Lebens ein: Maschinen lernen Bilder und Sprache zu erkennen, beherrschen die autonome Steuerung von Fahrzeugen ebenso wie Finanzinvestments und medizinische Diagnostik.Im digitalen Wandel ist Lernen damit kein Privileg des Menschen mehr. Vielmehr verschieben sich mit maschinellen Lernverfahren die Relationen zwischen Erkenntnismöglichkeiten, technischen Umwelten und humanen Akteuren.Dieser Band vermittelt erstmals für den deutschsprachigen Raum einen Überblick über die medialen, infrastrukturellen und historischen Voraussetzungen des maschinellen Lernens.

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Bibliographische Angaben

Auflage: 1/2018
Copyrightjahr: 2018
ISBN-Print: 978-3-8376-3530-0
ISBN-Online: 978-3-8394-3530-4
Verlag: transcript, Bielefeld
Reihe: Digitale Gesellschaft
Band: 14
Sprache: Deutsch
Seiten: 392
Produkttyp: Sammelband

Inhaltsverzeichnis

KapitelSeiten

Frontmatter Vollzugriff Seiten 1 - 4
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Inhalt Vollzugriff Seiten 5 - 8
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Einleitung Kein Zugriff Seiten 9 - 36
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»Down-to-earth resolutions«: Erinnerungen an die KI als eine »häretische Theorie« Kein Zugriff Seiten 39 - 54
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Szenarien des Postdigitalen: Deep Learning als MedienRevolution Kein Zugriff Seiten 55 - 74
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Von Maschinen lernen: Zur Mechanical Notation von Charles Babbage Kein Zugriff Seiten 75 - 92
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Das Lernen lernen oder die algorithmische Entdeckung von Informationen Kein Zugriff Seiten 93 - 114
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›Bin doch keine Maschine …‹: Zur Kulturgeschichte eines Topos Kein Zugriff Seiten 117 - 142
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Maschinelles Lernen als Bildungspolitischer Kontrollverlust?: Eine spekulative Kontrollgeschichte der Bildungsplanung Kein Zugriff Seiten 143 - 166
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Selbstlernende autonome Systeme?: Medientechnologische und medientheoretische Bedingungen am Beispiel von Alphabets Differentiable Neural Computer (DNC) Kein Zugriff Seiten 167 - 192
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Daten als Schnittstelle: Die Poetik des maschinellen Lernens im Design Kein Zugriff Seiten 195 - 218
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Big-Data-Kriege: Über Tötungslisten, Drohnen und die Politik der Datenbanken Kein Zugriff Seiten 219 - 246
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Rekursionen über Körper: Machine Learning-Trainingsdatensät ze als Arbeit am Index Kein Zugriff Seiten 247 - 268
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Media Analytics & Gegenwartskultur Kein Zugriff Seiten 269 - 288
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Wenn aus Zahlen Töne werden… überlegungen zu computergenerier ter musik und komposition Kein Zugriff Seiten 291 - 308
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Ein Meer von Daten: apophänie und muster(-miss-)erkennung Kein Zugriff Seiten 309 - 322
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Wenn künstliche Intelligenz laufen lernt: Verkörperungsstrategien im machine learning Kein Zugriff Seiten 323 - 338
Autor:innen:
Biodrag. Turing-test, KI-Kino und Testosteron Kein Zugriff Seiten 339 - 364
Autor:innen:
»Deep Learning ist keine Religion« Kein Zugriff Seiten 367 - 372
Autor:innen:
»Wunderwerke der Parallelisierung« Kein Zugriff Seiten 373 - 384
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Autor_innenverzeichnis Kein Zugriff Seiten 385 - 392
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