Machine Learning – Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz

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.

ca. 32,99 € *

2018-08-27, ca. 392 Seiten
ISBN: 978-3-8376-3530-0

Dieser Artikel erscheint am 27. August 2018

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Christoph Engemann

Christoph Engemann, Bauhaus-Universität Weimar, Deutschland

Andreas Sudmann

Andreas Sudmann, Ruhr-Universität Bochum, Deutschland

O-Ton: »Wenn die Maschinen mit der Sprache spielen« – Andreas Sudmann, 2.11.2016, F.A.Z. PLUS
(http://plus.faz.net/evr-editions/2016-11-02/40229/286965.html)
O-Ton: »Der Roboter ist als Pfleger durchaus vorstellbar« – Andreas Sudmann im Gespräch mit Tanja Runow am 19.09.2016 beim Deutschlandfunk.
(http://ow.ly/dRO9304s9FU)
Autor_in(nen)
Christoph Engemann / Andreas Sudmann (Hg.)
Buchtitel
Machine Learning – Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz
Verlag
transcript Verlag
Seitenanzahl
ca. 392
Ausstattung
kart., zahlr. z.T. farb. Abb.
ISBN
978-3-8376-3530-0
Warengruppe
1744
BIC-Code
JFD PDR
BISAC-Code
SOC052000 TEC052000
THEMA-Code
JBCT1 PDR
Erscheinungsdatum
2018-08-27
Auflage
1
Themen
Internet, Technik, Medien
Adressaten
Medienwissenschaft, Kulturwissenschaft, Soziologie, Geschichte, Philosophie sowie die interessierte Öffentlichkeit
Schlagworte
Medien, Künstliche Intelligenz, Lernen, Digitalisierung, Medienwissenschaft, Medientheorie, Machine Learning, Netz, 21. Jahrhundert, Internet, Technik, Digitale Medien, Techniksoziologie

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