TY - BOOK AU - Bengio,Yoshua AU - Bergermann,Ulrike AU - Bächle,Thomas Christian AU - Dotzler,Bernhard J. AU - Engemann,Christoph AU - Ernst,Christoph AU - Förster,Yvonne AU - Herberg,Jeremias AU - Kollinger AU - Llach,Daniel Cardoso AU - Manovich,Lev AU - Memisevic,Roland AU - Parisi,Luciana AU - Rieger,Stefan AU - Rotermund,Hermann AU - Schröter,Jens AU - Steyerl,Hito AU - Sudmann,Andreas AU - Thimm,Caja AU - Weber,Jutta TI - Machine Learning - Medien, Infrastrukturen und Technologien der Künstlichen Intelligenz T2 - Digitale Gesellschaft SN - 9783839435304 U1 - 006.31 23/ger PY - 2018///] CY - Bielefeld PB - transcript Verlag KW - 21. Jahrhundert KW - Digitale Medien KW - Digitalisierung KW - Internet KW - Künstliche Intelligenz KW - Lernen KW - Machine Learning KW - Medientheorie KW - Medienwissenschaft KW - Netz KW - Technik KW - Techniksoziologie KW - SOCIAL SCIENCE / Media Studies KW - bisacsh KW - 21st Century KW - Artificial Intelligence KW - Digital Media KW - Digitalization KW - Learning KW - Media Studies KW - Media Theory KW - Sociology of Technology KW - Technology N1 - Frontmatter --; 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-Trainingsdatensät ze als Arbeit am Index --; Media Analytics & Gegenwartskultur --; IV. Materialität und ästhetik lernender Maschinen --; Wenn aus Zahlen Töne werden… überlegungen zu computergenerier ter 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; restricted access N2 - 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 UR - https://doi.org/10.1515/9783839435304?locatt=mode:legacy UR - https://www.degruyter.com/isbn/9783839435304 UR - https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783839435304/original ER -