Dieser Band beschäftigt sich mit dem maschinellen Lernen - der Autoadaption von algorithmischen Artefakten - als Thema interdisziplinärer Diskurse zu beispielsweise Selbstorganisation oder schwacher künstlicher Intelligenz. Anknüpfend an Heidegger, Goodman und Hubig ermöglicht die Studie einen systematischen interdisziplinären Zugang zu maschinellem Lernen, indem seine Charakteristika - etwa künstliche neuronale Netze oder evolutionäres Lernen - präzise, aber dennoch interdisziplinär verständlich beschrieben werden. Darauf aufbauend nimmt Sebastian Harrach eine technikphilosophische Verortung des maschinellen Lernens vor und geht exemplarisch den Denkrichtungen einer interdisziplinären Diskussion nach.
Aktualisiert: 2023-06-23
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Aktualisiert: 2023-06-23
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Aktualisiert: 2023-06-23
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Aktualisiert: 2023-06-23
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Aktualisiert: 2023-06-16
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Aktualisiert: 2023-06-16
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Aktualisiert: 2023-06-09
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Aktualisiert: 2023-06-02
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Aktualisiert: 2023-05-12
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Aktualisiert: 2023-05-05
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Aktualisiert: 2023-05-05
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Aktualisiert: 2023-04-28
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Aktualisiert: 2023-04-28
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