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N\xe4chster Halt des Hype-Train: der Bahnhof Workingdaft-S\xfcd! Damit uns keine\nVerz\xf6gerungen im Betriebsablauf heimsuchen stellt Gast Tobias Oberrauch (Xing,\nTwitter), seines Zeichens KI-Consultant, f\xfcr uns die Weichen in Sachen\nk\xfcnstlicher Intelligenz.\n\n\nSCHAUNOTIZEN\n\n[00:00:54] KI UND ML\n\nTobias gibt uns einen High-Level-Einstieg in k\xfcnstliche Intelligenz, neuronale\nNetze und maschinelles Lernen (in den Geschmacksrichtungen supervised,\nreinforcement und unsupervised). Wir quatschen unter anderm \xfcber die\nM\xf6glichkeiten und Grenzen bei Bilderkennung, autonomem fahren und von KI\nallgemein. Als Bastler interessiert uns nat\xfcrlich besonders, wie man neuronale\nNetze reparieren kann (schwierig) oder sie sich selbst basteln kann. Tobias\nempfehlt f\xfcr lezteres Tensor Flow, Keras und Kaggle. Mit diesen und \xe4hnlichen\nTools l\xe4sst sich eine Reihe anstellen, wie sowohl die KI-Experimente von Google\nals auch diverse KI-Fails (u.A. von Google, Amazon, YouTube) belegen.\n\n\n[00:00:55:00] KEINE SCHAUNOTIZEN\n\nNEURAL NETWORK PLAYGROUND\n\nSpielplatz f\xfcr einfache KI-Experimente.\n\nCLOUD-LERNEN MIT GOOGLE UND MICROSOFT\n\nDie wolkigen L\xf6sungen der gro\xdfen Anbieter\n\nALGORITHMIA ALGORITHMS\n\nMarktplatz f\xfcr KI-Algorithmen.\n\nTEACH YOURSELF DEEP LEARNING WITH TENSORFLOW AND UDACITY\n\nKurs von Google\n\nFIRST STEPS WITH TENSORFLOW.JS\n\nTutorial f\xfcr Machine Learning im Browser\n\nINTRODUCTION TO MACHINE LEARNING FOR CODERS\n\nEin weiteres ML-Tutorial\n\nTICKETS F\xdcR DIE DOTJS UND DOTCSS ABZUGEBEN!\n\nMeldet euch bei Hans wenn ihr Interesse habt!