Knowledge Science - Alles über KI, ML und NLP

Wissen entdecken, aufbereiten und nutzbar machen, dass ist die Idee hinter Knowledge Science. Der wöchentliche Podcast macht dieses Thema greifbar durch Entmystifizierung von Künstlicher Intelligenz und vielen praktischen Interviews.

In der ersten Episode erläutern wir die Ziele des Podcasts, stellen uns vor und erläutern den Begriff Künstliche Intelligenz.

In der zweiten Episode gehen wir tiefer auf die Gebiete der Künstlichen Intelligenz ein. Insbesondere greifen wir Selbstlernende Systeme und das Maschinelle Lernen mit seinen Untergebieten auf.

In der dritten Folge führen wir unser erstes Interview zum Thema Artificial General Intelligence durch. Interviewgast ist das Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) Modell, also eine Künstliche Intelligenz. Hören Sie selbst, was die Meinung der "KI" zum Thema selbstlernender Systeme ist.

In unserer heutigen vierten Folge, werden wir über die Verarbeitung von Text und Sprache mittels Methoden des Natural Language Processing, als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, sprechen. Wir diskutieren Grundlagen, Anwendungsgebiete und Möglichkeiten in dieser Folge.

In unserer heutigen fünften Folge betrachten wir das Thema Sprachverarbeitung aus Sicht der Anwendung. Hierfür führen wir ein Interview mit Tobias Bäumler von der vitas.ai (https://vitas.ai), die einen Sprachassistenten entwickeln. Durch das Interview liefern wir Ihnen einen spannenden Einblick in die Anwendung von Natural Language Processing.

In der sechsten Episode blicken wir hinter die Kulissen eines Conversational AI Chatbots. Wie funktioniert eigentlich ein Chatbot?  Wir erläutern Funktionsweisen und Verfahren, die notwendig sind, einen Chatbot auf Basis Künstlicher Intelligenz zu betreiben. Ergänzend gehen wir auf die Entwicklungslevels von Conversational AI ein. Mit dieser Folge schaffen wir ein tieferes Verständnis über die Materie Conversational AI und entmystifizieren die Methoden, die dahinter stecken...

In Folge 7 sprechen wir zunächst über Anwendungsfälle des Natural Language Processing. Wir geben einen historischen, chronologischen Überblick über die verschiedenen Verfahren des NLPs der letzten Jahre und erläutern ein einfaches Verfahren zur Textrepräsentation, die Bag-of-Words-Methode.

In Folge 8 gehen wir chronologisch in unserer Miniserie "Historie NLP" auf Embeddings ein. Wir grenzen Word Embeddings zu Bag-of-Words ab, erläutern das Verfahren und gehen auf Vor- und Nachteile ein. Nicht fehlen darf die ethische Betrachtung von Embeddings und die damit verbundenen Risiken bei der Verwendung solcher Verfahren.

Am Mittwoch den 21.4.2021 legte die EU-Kommission einen ersten Rechtsrahmen in Form eines Regulierungsvorschlags für KI-Anwendungen vor. In dieser Folge pausieren wir unsere Mini-Serie zu NLP und diskutieren Inhalt, Chancen und Risiken des Vorschlags aus unserer Sicht.

In Folge 10 greifen wir unsere Miniserie "Historie NLP" wieder auf und gehen auf Recurrent Neural Networks (RNN) ein. In der Chronologie ergänzen diese Verfahren die in Folge 7 und 8 vorgestellten Bag-of-Words und Embedding Verfahren. Wir erläutern Sequenz Modelle, gehen auf Neuronale Netze ein und zeigen dann die Spezifika der RNNs auf.