Machine Learning
Künstliche Intelligenz wird Wirklichkeit: Denken und entscheiden mit der nächsten Medienrevolution Maschinen für uns? Der erste deutschsprachige Überblick über Voraussetzungen und Entwicklungen des maschinellen Lernens!
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.
Dr. phil. Christoph Engemann, geb. 1972, ist Medienwissenschaftler und Post-Doc für Gesellschaft & Digitalisierung an der Fakultät Medien an der Bauhaus-Universität Weimar. Seine Forschungsschwerpunkte sind Medien der Staatlichkeit, Genealogie der Transaktion, Ruralität und Scheunen.
PD Dr. Andreas Sudmann ist Privatdozent am Institut für Medienwissenschaft der Ruhr-Universität Bochum sowie Dozent am Institut für Theater-, Film- und Medienwissenschaft der Universität Wien. Im WS 2018/2019 vertritt er die Professur für Medienwissenschaft mit dem Schwerpunkt Audiovisuelle Transferprozesse (Jens Ruchatz) am Institut für Medienwissenschaft der Philipps-Universität Marburg.
Frontmatter
Seiten 1 - 4
Inhalt
Seiten 5 - 8
Einleitung
Seiten 9 - 36
»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
›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
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
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
»Deep Learning ist keine Religion«
Seiten 367 - 372
»Wunderwerke der Parallelisierung«
Seiten 373 - 384
Autor_innenverzeichnis
Seiten 385 - 392
Besprochen in:
GMK-Newsletter, 9 (2018)
rbb Kulturradio, 18.10.2018, Carmen Gräf
www.bundestag.de, Bibliografie, 18 (2018)
c't, 1 (2019), Maik Schmidt
Gesundheit und Gesellschaft, 22/1 (2019)
ChangeX, 02.10.2019, Winfried Kretschmer
FlfF-Kommunikation, 1 (2019), Britta Schinzel
Der Band ist ohne Einschränkungen empfehlenswert, gerade auch für Interessenten aus den Randgebieten und Nachbardisziplinen, weil sich der Einfluss KI-Forschung zunehmend über mehr und einen sehr weiten und noch wachsenden Anwendungsbereich erstreckt.
Peter Dahms, Operninfo Berlin, 9 (2018)
O-Ton: Es gibt einiges an Nachholbedarf
- Andreas Sudmann im Gespräch bei Deutschlandfunk - Corso am 04.10.2018.
| Erscheinungsdatum | 22.08.2018 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Digitale Gesellschaft ; 14 |
| Zusatzinfo | zahlr. z.T. farb. Abb. |
| Verlagsort | Bielefeld |
| Sprache | deutsch |
| Maße | 148 x 225 mm |
| Gewicht | 693 g |
| Einbandart | kartoniert |
| Themenwelt | Kunst / Musik / Theater ► Design / Innenarchitektur / Mode |
| Geisteswissenschaften | |
| Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
| Naturwissenschaften | |
| Sozialwissenschaften ► Kommunikation / Medien ► Medienwissenschaft | |
| Schlagworte | 21. Jahrhundert • 21st Century • Artificial Intelligence • Digitale Medien • Digitalisierung • Digitalization • Digital Media • Internet • Künstliche Intelligenz • Künstliche Intelligenz • learning • Lernen • machine learning • media • Media Studies • Media Theory • Medien • Medientheorie • Medienwissenschaft • Netz • Sociology of technology • Technik • Techniksoziologie • Technology |
| ISBN-10 | 3-8376-3530-9 / 3837635309 |
| ISBN-13 | 978-3-8376-3530-0 / 9783837635300 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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