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.
Kapitel-Übersicht
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Frontmatter
Seiten 1 - 4 -
Inhalt
Seiten 5 - 8 -
Einleitung
Seiten 9 - 36 -
I. Epistemologien und Genealogien des maschinellen Lernens
»Down-to-earth resolutions«: Erinnerungen an die KI als eine »häretische Theorie«
Seiten 39 - 54 -
Szenarien des Postdigitalen: Deep Learning als MedienRevolution
Seiten 55 - 74 -
Von Maschinen lernen: Zur Mechanical Notation von Charles Babbage
Seiten 75 - 92 -
Das Lernen lernen oder die algorithmische Entdeckung von Informationen
Seiten 93 - 114 -
Ii. Historische Imaginationen und Diskursformationen zu (autonomen) Lernmaschinen
›Bin doch keine Maschine …‹: Zur Kulturgeschichte eines Topos
Seiten 117 - 142 -
Maschinelles Lernen als Bildungspolitischer Kontrollverlust?: Eine spekulative Kontrollgeschichte der Bildungsplanung
Seiten 143 - 166 -
Selbstlernende autonome Systeme?: Medientechnologische und medientheoretische Bedingungen am Beispiel von Alphabets Differentiable Neural Computer (DNC)
Seiten 167 - 192 -
III. Daten und Datenpraktiken maschinellen Lernens
Daten als Schnittstelle: Die Poetik des maschinellen Lernens im Design
Seiten 195 - 218 -
Big-Data-Kriege: Über Tötungslisten, Drohnen und die Politik der Datenbanken
Seiten 219 - 246 -
Rekursionen über Körper: Machine Learning-Trainingsdatensät ze als Arbeit am Index
Seiten 247 - 268 -
Media Analytics & Gegenwartskultur
Seiten 269 - 288 -
IV. Materialität und ästhetik lernender Maschinen
Wenn aus Zahlen Töne werden… überlegungen zu computergenerier ter musik und komposition
Seiten 291 - 308 -
Ein Meer von Daten: apophänie und muster(-miss-)erkennung
Seiten 309 - 322 -
Wenn künstliche Intelligenz laufen lernt: Verkörperungsstrategien im machine learning
Seiten 323 - 338 -
Biodrag. Turing-test, KI-Kino und Testosteron
Seiten 339 - 364 -
V. Interviews
»Deep Learning ist keine Religion«
Seiten 367 - 372 -
»Wunderwerke der Parallelisierung«
Seiten 373 - 384 -
Autor_innenverzeichnis
Seiten 385 - 392
2018-08-20, 392 Seiten
ISBN: 978-3-8394-3530-4
Dateigröße: 14.23 MB
als Sofortdownload verfügbar
Preise inkl. Mehrwertsteuer.
