Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz stiegen aus dem Bereich der Science-Fiction auf und wurden zu den meistdiskutierten Themen in der Technologie- und Geschäftswelt. Maschinelles Lernen (ML) ist eine Teilmenge der Informatikdisziplin der Künstlichen Intelligenz (KI). Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Intelligenz von Maschinen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Maschinelles Lernen verwendet Algorithmen, um aus Daten zu lernen, Muster in Daten zu finden und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse zu treffen. KI kann auf viele Dinge wie Chatbots, virtuelle Assistenten, autonome Autos und so weiter angewendet werden. Es kann auch für Vorhersageanalysen und andere Geschäftszwecke verwendet werden. Oder schreiben Sie sogar die obige Beschreibung des Webinars.

In diesem Webinar stellen Ihnen Jim McKeeth und Yılmaz Yörü das Wie und Warum der ersten Schritte mit maschinellem Lernen vor. Erfahren Sie die neuesten Branchennachrichten, verstehen Sie die Technologie und entdecken Sie Beispiele und Anwendungen, die Ihrem Unternehmen sofort helfen können.

Scrollen Sie nach unten für nützliche Links, Folien und die Wiederholung.

Diskussionsbereiche

• Allgemeine Diskussion von Ideen und Prinzipien
• Bibliotheken und Ressourcen
• Aktueller Stand der Technik
• Auswirkungen auf das Geschäft
• Was kommt in der Zukunft?
• Ethik- und Sicherheitsüberlegungen

_{blogs.embarcadero.com/?p=137201}

DATUM! DATUM! DATUM!

KI-Ethik (Algorithmen, DataMining…)

Algorithmen, Datamining, …

Mögliche Schäden durch KI-Systeme

• Vorurteile und Diskriminierung
• Verweigerung individueller Autonomie, Regress und Rechte
• Intransparente, unerklärliche oder nicht zu rechtfertigende Ergebnisse
• Eingriffe in die Privatsphäre
• Isolation und Auflösung der sozialen Verbindung
• Unzuverlässige, unsichere oder qualitativ schlechte Ergebnisse

Angewandte Ethik für die KI-Systeme

Singularität & KI (Singularität: Ein einzigartiges Ereignis mit tiefgreifenden Folgen)

KI-Filme, Serien

Mehr Videos

• Multi-Agent Hide and Seek von OpenAI – youtube.com/watch?v=kopoLzvh5jY
• Jeff Dean: KI ist nicht so schlau, wie Sie denken – aber es könnte sein | TED – youtube.com/watch?v=J-FzHIQ7SOs

Nützliche Links

• Embarcadero AI & ML-Wiedergabeliste
• GPT-3-Wiedergabeliste
• 3Blue1Brown (YouTube)
• Zwei-Minuten-Papiere (YouTube)
• Codierte Voreingenommenheit 
• Sollten Computer die Welt regieren?
• Menschen müssen sich nicht bewerben
• Ein Interview mit GPT-3
• Mitov VisionLab & IntelligenceLab
• LearnCPlusPlus.org
• Großartige KI-Podcasts
• ArXiv Open Papers
• AlphaGO

C++ & C++ Builder AI-Beispiele

Einführung

Einführung in die künstliche Intelligenz in C++
Ein einfaches künstliches Neuronenmodell in C++
So erstellen Sie künstliche Neuronenmodelle in C++

Neuronenmodelle

Beispiel für ein sehr einfaches künstliches neuronales Netzwerk in C++
Strukturbasiertes einfaches künstliches Neuronenmodell in C++
Arraybasiertes einfaches künstliches Neuronenmodell in C++
Klassenbasiertes künstliches Neuronenmodell in C++
Vektorbasiertes einfaches künstliches Neuronenmodell

Aktivierungsfunktionen

Identitätsaktivierungsfunktion in
neuronalen Netzen Sigmoid-Funktionen in neuronalen Netzen
Binäre/Heaviside-Stufenfunktionen in C++
Gaußscher Fehler Lineare Einheiten in C++
Gleichgerichtete lineare Einheitsaktivierung ANN-Funktion
Hyperbolische Tangens-Aktivierung ANN-Funktion
SELU-Aktivierungsfunktion Funktioniert in einer C++-App
Sigmoid-Lineareinheit (SiLU) In Eine C++-App für
ein neuronales
Netzwerk

Grundlegende KI-Beispiele in C++

So importieren Sie die FANN-Bibliothek für C++ Builder-Windows-Projekte (Diese FANN ist eine sehr benutzerfreundliche und gute offene Bibliothek für Anfängeranwendungen zu technischen Untersuchungen und Datenanalysen)
Ein einfacher, aber leistungsstarker Chat-Bot in C++
Brute-Force-Methoden in C++
Minimum Edit Distance-Methode in Unicode-Strings in C++
Die SoftMax-Funktion in neuronalen Netzen

REST-Beispiele zum Verbinden von KI-APIs

Was ist der C++ Builder REST Debugger und wie verwenden wir ihn?
So erstellen Sie einen einfachen REST-Client in C++ und mehr

MEHR ?

KOMMENDE MEHR KI-BEISPIELE IN LEARNCPLUSPLUS.ORG

Zwei MIT-Hauptvideos zur Einführung in DL, ML und KI

Grundlagen des Deep Learning: Einführung und Überblick
MIT AGI: Artificial General Intelligence

DATUM! DATUM! DATUM!

KI-Ethik (Algorithmen, DataMining…)

Algorithmen, Datamining, …

Mögliche Schäden durch KI-Systeme

• Vorurteile und Diskriminierung
• Verweigerung individueller Autonomie, Regress und Rechte
• Intransparente, unerklärliche oder nicht zu rechtfertigende Ergebnisse
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Angewandte Ethik für die KI-Systeme

Singularität & KI (Singularität: Ein einzigartiges Ereignis mit tiefgreifenden Folgen)

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Einführung

Einführung in die künstliche Intelligenz in C++
Ein einfaches künstliches Neuronenmodell in C++
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neuronalen Netzen Sigmoid-Funktionen in neuronalen Netzen
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ein neuronales
Netzwerk

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Zwei MIT-Hauptvideos zur Einführung in DL, ML und KI

Grundlagen des Deep Learning: Einführung und Überblick
MIT AGI: Artificial General Intelligence

Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2020 von Gartner

AI, ML, DL

• Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Intelligenz von Maschinen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
• Maschinelles Lernen (ML) verwendet Algorithmen, um aus Daten zu lernen, Muster in Daten zu finden und Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse zu treffen.
• Deep Learning (DL) ist ein neuronales Netzwerk mit Schichten und Filtern, das versucht, das Verhalten des menschlichen Gehirns zu simulieren, sodass es aus großen Datenmengen lernen kann.
• DL ist eine Teilmenge von ML. ML ist eine Teilmenge von KI. AI ist eine Teilmenge von CompSci.

Mehr Vokabeln

• ANN – Artificial Neural Network – bestehend aus Neuronen, die biologischen Gehirnen nachempfunden sind. Dies war die ursprüngliche Idee für KI, aber die Hardware war damals zu langsam, aber dank der heutigen Fortschritte, insbesondere der GPUs, ist sie nicht sehr beliebt.
• GAN – Generative Adversarial Network – Zwei neuronale Netze konkurrieren in Form eines Nullsummenspiels miteinander, bei dem der Gewinn des einen der Verlust des anderen Agenten ist. Sie trainieren sich gegenseitig.
• SL – Supervised Learning – ML-Aufgabe zum Lernen einer Funktion, die eine Eingabe auf eine Ausgabe abbildet, basierend auf beispielhaften Eingabe-Ausgabe-Paaren.
• GPT – Generative Pre-Training – Sprachmodell von Alec Radford und verwendet von OpenAI. Zeigt, wie ein generatives Sprachmodell Weltwissen aus dem Vortraining auf einem vielfältigen Korpus mit langen Abschnitten zusammenhängenden Textes erwirbt.
• NLP – Natural Language Programming – befasst sich mit den Interaktionen zwischen Computern und menschlicher Sprache, insbesondere mit der Programmierung von Computern zur Verarbeitung und Analyse großer Mengen natürlichsprachlicher Daten.

Künstliche allgemeine Intelligenz

Theorie der KI, auch AGI

Künstliche allgemeine Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen, die so programmiert sind, dass sie wie Menschen denken und ihre Handlungen nachahmen. Der Begriff kann auch auf jede Maschine angewendet werden, die Eigenschaften aufweist, die mit einem menschlichen Verstand verbunden sind, wie z. B. Lernen und Problemlösen. (siehe: Investopedia).

Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) , auch als starke KI bezeichnet, ist AGI ist eine Teilmenge oder ein Kernel von KI. Es ist anpassungsfähig, Fähigkeiten zu entwickeln. Es gibt auch den Begriff der künstlichen biologischen Intelligenz (ABI) , der versucht, die „natürliche“ Intelligenz nachzuahmen.

„Es gibt noch keine KI , wir haben jetzt KI-Technologien “ Joshua Tennenbaum

„Es gibt kein AGI “, das ist der schwierige Teil

Die nächsten AGI-Beispiele AlphaGo Zero, IBM Watson, GPT-3

Einfache ANN

Regressionen & KI

Welche Programmiersprache ist gut für KI?

KI-Frameworks, SDKs, Bibliotheken

Tensorflow (Python) Skalierbares ML-Framework, Berechnung mit Datenflussgraphen

Microsoft CNTK (C++) Cognitive Tool Kit – Open-Source-Deep-Learning-Toolkit

Caffe (C++, PyTorch) Schnelles, offenes Framework für Deep Learning

Keras (Python) Open-Source-Bibliothek für neuronale Netzwerke

Torch (Python) Open-Source-ML-Bibliothek

Accord.NET (C#) .NET-Framework für maschinelles Lernen für Audio- und Bildverarbeitung

Spark MLib (Scala) Eine skalierbare Bibliothek für maschinelles Lernen

ML Pack (C++) Skalierbares ML-Framework, Berechnung mit Datenflussgraphen

FANN (C & C++, C++Builder) Kostenlose schnelle ANN-Bibliothek

Theon (Python) Numerische Berechnungsbibliothek

Führende Namen in der KI

Turing-Preis (2019)

• Von links: Yann LeCun, Geoffrey Hinton und Yoshua Bengio.
• Die Forscher arbeiteten an Schlüsselentwicklungen für neuronale Netze, die den Aufbau von Computersystemen neu gestalten.
• _{nytimes.com/2019/03/27/technology/turing-award-ai.html}

KI & ML in der Praxis

• TensorFlow
• Eine kostenlose Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Es kann für eine Reihe von Aufgaben eingesetzt werden, konzentriert sich jedoch insbesondere auf das Training und die Inferenz von tiefen neuronalen Netzen.
• Entwickelt vom Google Brain-Team für die interne Google-Nutzung in Forschung und Produktion.

_{Tensorflow.org
Tensorflow.org/lite
github.com/tensorflow/tensorflow
en.wikipedia.org/wiki/TensorFlow}

TensorFlow Lite und Delphi

• tensorflow.org/lite
• Entwickelt für Low-Power-Geräte
• github.com/Embarcadero/TensorFlow-Lite-Delphi
• Beispiele beinhalten:
  • Objekterkennung (Banane, Pferd usw.)
  • Gesichtserkennung
  • Ziffernerkennung
• tensorflow.org/lite/guide/build_cmake

OpenCV

OpenCV ist eine Bibliothek von Programmierfunktionen, die hauptsächlich auf Computer-Vision in Echtzeit abzielen. Ursprünglich von Intel entwickelt, wurde es später von Willow Garage und dann von Itseez unterstützt. Die Bibliothek ist plattformübergreifend und kann unter der Open-Source-Apache-2-Lizenz kostenlos verwendet werden. Ab 2011 bietet OpenCV GPU-Beschleunigung für Echtzeitoperationen.

• opencv.org
• de.wikipedia.org/wiki/OpenCV
• github.com/Laex/Delphi-OpenCV ← Beinhaltet auch FFMPEG

Mitov Software Intelligence Lab

Erstellen Sie schnell KI- und Klassifizierer-Anwendungen!

• Neuronale Netze
• Selbstorganisierende Karte
• Naive Bayes
• K Nächster Nachbar
• Rückwärtsausbreitung
• Datenaufbereitung

_{mitov.com/products/intelligencelab}

Verbinden Sie KI-APIs mit den REST- und Restful-Systemen

DATUM! DATUM! DATUM!

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Mögliche Schäden durch KI-Systeme

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Nützliche Links

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Einführung

Einführung in die künstliche Intelligenz in C++
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So erstellen Sie künstliche Neuronenmodelle in C++

Neuronenmodelle

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Identitätsaktivierungsfunktion in
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Sigmoid-Lineareinheit (SiLU) In Eine C++-App für
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