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Machine Learning - Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz / Christoph Engemann, Andreas Sudmann (Hg.). - Bielefeld : transcript, 2018. - 1 Online-Ressource (390 Seiten) : Illustrationen . - (Digitale Gesellschaft ; Band 14)
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ISBN 978-3-8394-3530-4
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Medientheorie ; Gesellschaft / Digitalisierung ; Künstliche Intelligenz ; Medienwissenschaft
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Cover -- Inhalt -- Einleitung -- I. Epistemologien und Genealogien des maschinellen Lernens -- »Down-to-earth resolutions«: Erinnerungen an die KI als eine »häretische Theorie« -- Szenarien des Postdigitalen: Deep Learning als MedienRevolution -- Von Maschinen lernen: Zur Mechanical Notation von Charles Babbage -- Das Lernen lernen oder die algorithmische Entdeckung von Informationen -- II. Historische Imaginationen und Diskursformationen zu (autonomen) Lernmaschinen -- Bin doch keine Maschine : Zur Kulturgeschichte eines Topos -- Maschinelles Lernen als Bildungspolitischer Kontrollverlust?: Eine spekulative Kontrollgeschichte der Bildungsplanung -- Selbstlernende autonome Systeme?: Medientechnologische und medientheoretische Bedingungen am Beispiel von Alphabets Differentiable Neural Computer (DNC) -- III. Daten und Datenpraktiken maschinellen Lernens -- Daten als Schnittstelle: Die Poetik des maschinellen Lernens im Design -- Big-Data-Kriege: Über Tötungslisten, Drohnen und die Politik der Datenbanken -- Rekursionen über Körper: Machine Learning-Trainingsdatensätze als Arbeit am Index -- Media Analytics & Gegenwartskultur -- IV. Materialität und ästhetik lernender Maschinen -- Wenn aus Zahlen Töne werden: Überlegungen zu computergenerierter Musik und Komposition -- Ein Meer von Daten: apophänie und muster(-miss-)erkennung -- Wenn künstliche Intelligenz laufen lernt: Verkörperungsstrategien im Machine Learning -- biodrag. Turing-Test, KI-Kino und Testosteron -- V. Interviews -- »Deep Learning ist keine Religion« -- »Wunderwerke der Parallelisierung« -- Autor_innenverzeichnis
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Ex.: E-Book
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