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Bild von Dmitry Soshnikov, Foto von Marina Abrosimova, Unsplash
Aktuelle AI-Forschung
Das enorme Wachstum der Forschung zu neuronalen Netzwerken begann etwa 2010, als große öffentliche Datensätze verfügbar wurden. Eine riesige Sammlung von Bildern namens ImageNet, die etwa 14 Millionen annotierte Bilder enthält, gab den Anstoß zur ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.
Bild von Dmitry Soshnikov Im Jahr 2012 wurden Convolutional Neural Networks erstmals in der Bildklassifizierung eingesetzt, was zu einem signifikanten Rückgang der Klassifizierungsfehler führte (von fast 30% auf 16,4%). Im Jahr 2015 erreichte die ResNet-Architektur von Microsoft Research eine menschenähnliche Genauigkeit.
Seitdem haben Neuronale Netzwerke in vielen Aufgaben ein sehr erfolgreiches Verhalten gezeigt:
| Jahr | Erreichte Menschenparität |
|---|---|
| 2015 | Bildklassifizierung |
| 2016 | Gesprächs-Spracherkennung |
| 2018 | Automatische maschinelle Übersetzung (Chinesisch-zu-Englisch) |
| 2020 | Bildunterschriftenerstellung |
In den letzten Jahren haben wir enorme Erfolge mit großen Sprachmodellen wie BERT und GPT-3 erlebt. Dies geschah hauptsächlich aufgrund der Tatsache, dass eine große Menge an allgemeinen Textdaten verfügbar ist, die es uns ermöglicht, Modelle zu trainieren, um die Struktur und Bedeutung von Texten zu erfassen, sie auf allgemeinen Textsammlungen vorzutrainen und diese Modelle dann für spezifischere Aufgaben zu spezialisieren. Wir werden später in diesem Kurs mehr über Natural Language Processing lernen.
🚀 Herausforderung
Machen Sie eine Internettour, um zu bestimmen, wo Ihrer Meinung nach KI am effektivsten eingesetzt wird. Ist es in einer Karten-App, einem Spracherkennungsdienst oder einem Videospiel? Recherchieren Sie, wie das System aufgebaut wurde.
Nach der Vorlesung Quiz
Überprüfung & Selbststudium
Überprüfen Sie die Geschichte von KI und ML, indem Sie diese Lektion durchlesen. Nehmen Sie ein Element aus dem Sketchnote am Anfang dieser Lektion oder dieser hier und recherchieren Sie es eingehender, um den kulturellen Kontext zu verstehen, der seine Entwicklung beeinflusst hat.
Aufgabe: Game Jam
Haftungsausschluss:
Dieses Dokument wurde mit maschinellen KI-Übersetzungsdiensten übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Verantwortung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Verwendung dieser Übersetzung entstehen.