Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP
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Episode 41 - Lebenszyklus eines KI Produktes - Interview mit Hr. Hinderer von der SIT
In der heutigen Episode führen wir ein Gespräch mit Hr. Hinderer von der Schwarz IT KG. Die Schwarz IT ist der zentrale IT-Dienstleister der Schwarz Gruppe (Lidl, Kaufland, PreZero, …) und für Auswahl, Bereitstellung und Betrieb sowie Weiterent...
Episode 40 - Coreference Resolution - Teil 2
Ergänzend zu unserer Sendung Episode 37 werden wir in der heutigen Sendung das Thema Coreference Resolution noch einmal aufgreifen und Verfahren und Ansätze zur Implementierung eines solchen Verfahrens besprechen.
Episode 39 - Interview zu ItemEmbeddings mit Sascha Quell von der Schwarz IT KG
In der heutigen Sendung haben wir Sascha Quell von der Schwarz IT KG zu Gast. Die Schwarz IT ist der zentrale IT-Dienstleister der Schwarz Gruppe (Lidl, Kaufland, PreZero, …) und für Auswahl, Bereitstellung und Betrieb sowie Weiterentwicklung v...
Episode 38 - Jahresrückblick
Hallo und herzlich Willkommen, in der heutigen Sendung wollen wir das Jahr mit einem kleinen Jahresrückblick beschließen.
Episode 37 - Coreference Resolution - Eine Einführung
In der heutigen Sendung sprechen wir über Coreferenz Resolution. Wenn Sie interessiert was das ist und wie eine Maschine darüber stolpert, dann bleiben Sie dabei.
Episode 36 - Named Entity Recognition - Die Zweite
In der heutigen Sendung wollen wir nochmal das Thema Named Entity Recognition aufgreifen, Im Speziellen möchten wir nochmal auf den Prozess eingehen und Hindernisse und Schwierigkeiten diskutieren
Episode 35 - Named Entity Recognition
In der heutigen Sendung spreche wir über Named Entity Recognition, ein Spezialthema des Information Extraktion. Erläutern Hintergründe, Funktionsweisen und Use Cases.
Episode 34 - Information Extraction
In der heutigen Sendung sprechen wir über Information Extraction. Wir werden Ihnen das Themengebiet Information Extraction näher bringen und aufzeigen warum dieses besonders für Question Answering Systeme, Assistenzsysteme und wissensbasierte S...
Episode 33 - Question-Answering Systeme
In der heutigen Sendung sprechen wir über Question-Anwering Systeme. QuA Systeme sind wesentliche Bestandteile von Conversational AI. Wenn Sie schon immer wissen wollten, wie eine KI aufgebaut sein muss, dass ein System wie Alexa, S...
Episode 32 - Deep Reinforcement Learning & Conversational AI
In der heutigen Sendung diskutieren wir die Kombination von Deep Learning und Reinforcement Learning, das Deep Reinforcement Learning und Diskutieren die Schwierigkeiten der Anwendbarkeit von Deep Reinforcement Learning im Bereich der Conversat...
Episode 31 - RL Q-Learning
In der heutigen Sendung vertiefen wir das Thema Reinforcement Learning, in dem wir über einen möglichen Implementierungsansatz, nämlich das Q-Learning, reden. Wie erklären die Schritte, Schwierigkeiten und zeigen Anwendungsgebiete auf.
Episode 30 - Reinforcement Learning
In der heutigen Sendung sprechen wir über Reinforcement Learning. Ein Ansatz der hilft mittels Interaktion mit einer Umgebung und mittels Erfahrungen zu lernen. Wir sprechen über Beispiele, Aufbau, Elemente und warum dieser Ansatz dem Ler...
Episode 29 - Human in the Loop
In der heutigen Sendung sprechen wir über Human in the Loop. Wie kann der Mensch in die Erstellung, Optimierung und Qualitätssicherung von Algorithmen eingebunden werden. Welche Verfahren kommen zum Einsatz und welche Vor- und Nachteile ergeben...
Episode 28 - Fair AI
In der heutigen Sendung sprechen wir über Fair AI. Wann ist ein Algorithmus einer KI unfair. Wie entsteht das, welchen Impact kann dies haben und was können wir dagegen tun.
Episode 27 - CRISP-DM und ML Canvas
In der heutigen Sendung knüpfen wir an die letzte Sendung an und gehen tiefer auf das Prozessmodel CRISP-DM und den eher technisch orientierten Machine Learning Canvas ein. Diese Prozessmodelle erleichtern Ihnen das strukturierte Aufsetzen von ...
Episode 26 - KI im Unternehmen? Wie geht man vor?
Zurück aus der Sommerpause möchten wir in der heutigen Sendung vor allem der Frage nachgehen, wie man ein KI Projekt im Unternehmen beginnen kann. Wir gehen auf die grundsätzliche Frage "Brauchen wir KI?", auf das Vorgehensmodell "AI Discovery ...
Episode 25 - Text-to-Speech - Tacotron 2
In der heutigen Sendung gehen wir auf die Architektur von Text-To-Speech Modellen ein. Zunächst legen wir die Grundlage für die wesentlichen Begriffe, zeigen Beispiele auf und erläutern dann die Architektur des TTS Models Tacotron2, das von Wis...
Episode 24 - Assistenzsysteme und deren Schnittstellen zum Menschen
Die heutige Sendung möchten wir nutzen um die aus Folge 5 und 6 auf Basis von Conversation aI dargestellten Assistenzsystemen nochmal aufzugreifen und möchten vor allem heute auf die Schnittstellen in der Nutzung von Assistenzsystemen eingehen....
Episode 23 - DeepFakes - Ethische Diskussion über GAN
In der heutigen Sendung sprechen wir über Deep Fakes und deren ethische Implikationen. Wir greifen die General Adversarial Networks als Technik hinter den Deep Fakes auf. Sprechen darüber welche Auswirkungen diese haben könnten und welche Metho...
Episode 22 - GAN-Netzwerke in der Sprachverarbeitung
In der heutigen Folge werden wir die Generativen Adversarial Networks erst einmal abschließen und noch abschließend die Problematik der Anwendung von GAN-Netzen in der Sprachverarbeitung diskutieren.
Episode 21 - Anwendungsbeispiele im Kontext der GAN-Netze
Nachdem wir in Folge 20 über GAN-Netze gesprochen haben. Zeigen wir in Folge 21 Anwendungsbeispiel der GAN Netze auf. Nennen faszinierende Beispiele, erklären Hintergründe und diskutieren deren betriebswirtschaftlichen Anwendungsbereich.
Episode 20 - Deep Fakes - Wie funktionieren GAN-Netze?
Wollten Sie schon immer wissen wie Deep Fakes funktionieren? In Folge 20 führen wir die Technologie hinter Deep Fakes ein. Wir erläutern was Generative Adversarial Networks sind und diskutieren, deren Aufbau, Funktionsweise und auch Nachteile.
Episode 19 - Was tun, wenn nicht genügend Daten vorhanden sind?
In Folge 19 gehen wir auf das Thema Data Augmentation, also eine Methode zur Erhöhung der vorhandenen Datenmenge, ein. Wir diskutieren, ob durch diese und andere Methoden das Problem der nicht ausreichend vorhandener Daten gelöst werden kann.
Episode 18 - Transfer Learning Teil 2
In Folge 18 gehen wir weiter auf das Thema Transfer Learning ein, dass wir in Sendung 17 schon eingeführt haben. Keine Angst sollten Sie Sendung 17 noch nicht gehört haben, sollten Sie trotzdem dieser Sendung gut folgen können. Um ...
Episode 17 - Was ist denn eigentlich Transfer Learning?
In Folge 17 gehen wir der Frage nach, wie gute Modelle gebaut werden können, auch wenn keine großen Datenmengen oder große Rechenleistung zur Verfügung stehen. Eine Lösung für dieses Problem ist das Transfer-Learning, bei dem auf vortrainierte ...