Kostenlose K.I. Ressourcen bei Google

K.I. steht für Künstliche Intelligenz bzw. A.I. für das englische Pendant Artificial Intelligence. Dabei handelt es sich um ein sehr aktuelles, aber auch umstrittenes Thema. Denn obwohl sich viele Unternehmen damit intensiv beschäftigen und versuchen, Produkte und Anwendungen in diesem Bereich zu entwickeln, sind wir im Grunde noch in einem sehr frühen und wenig ausgereiften Stadium. So früh, dass man eigentlich nicht wirklich von echter künstlicher Intelligenz sprechen kann. Wir stellen Euch hier ein paar Informationen und kostenlose Ressourcen vor, die jedem einen Kick-Start zu dem Thema ermöglichen sollen, der sich noch nicht näher damit beschäftigt hat.

K.I. ist eigentlich gar kein so neues Thema, es wurde bereits 1956 als wissenschaftliche Disziplin definiert und hat in den vergangenen Jahrzehnten zahlreiche Hochs und Tiefs durchlebt. Dabei spielt es manchmal die Rolle des „Wunderkindes“, welches unser aller Leben grundlegend verändern wird, und manchmal die Rolle der globalen Bedrohung unserer Arbeitsplätze.

Kostenlose K.I. Ressourcen

Da Forschung im Bereich K.I. sehr aufwändig und teuer ist, vergleichbar mit Grundlagenforschung auch in anderen Bereichen, wird das Thema in erster Linie durch große Unternehmen wie Google, Microsoft und IBM vorangetrieben. Um die Ergebnisse der aktuellen Entwicklung mit denjenigen zu teilen, die K.I. zukünftig in ihren IT-Projekten einsetzen möchten, hat Google eine neue Webseite erstellt: Learn with Google AI.

Wie uns die offizielle Beschreibung erklärt, sollen die hier veröffentlichten Informationen all denen weiterhelfen, die sich die Grundlagen von K.I. und Machine Learning aneignen möchten. Über Zeit soll damit ein Pool an Daten und Informationen aufgebaut werden, der für Anfänger und Experten gleichermaßen nütlzlich ist.

Ein sehr interessanter Kurs für Einsteiger ist z.B. dieser: Machine Learning Crash Course mit TensorFlow APIs. Er beinhaltet 25 Lektionen, die sich in rund 15 Stunden durcharbeiten lassen, dazu noch über 40 Übungen und reale Fallstudien. Dabei sollte jeder Interessierte einen guten Zugang und Überblick über das Thema erhalten. Kenntnisse in der Softwareentwicklung und ein mathematischer Hintergrund sind sicherlich hilfreich. Ein Blick in das Machine Learning Glossary ist ebenfalls nützlich, um sich mit den Buzzwords vertraut zu machen.

 

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