KI und Nachhaltigkeit
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Können Maschinen lernen? Warum diese Frage Theoretiker*innen Schwierigkeiten macht ÖffnenTom F. Sterkenburg, Peter D. Grünwald 20202020Solveig Klepper14.04.2023Re-Paper10
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AI's Silent Influence: Balancing the Wonders and Limitations in Our Digital Realm ÖffnenMar Castell Erill 2023202302.11.2023Special Input00
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Warum wir interpretierbare maschinelle Lernmodelle brauchen ÖffnenCynthia Rudin 20192019Solveig Klepper06.11.2023Re-Paper00
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ImageNet: Computer lernen sehen ÖffnenAlex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey Hinton 20122012Matthias Karlbauer04.04.2023Re-Paper20
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Können Maschinen denken? Das Imitation Game von Alan Turing ÖffnenAlan Mathison Turing 19501950Solveig Klepper04.04.2023Re-Paper33
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2001Jan Lause04.04.2023Re-Paper20
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2022Matthias Karlbauer04.04.2023Re-Paper13
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Die KI-Forschung wurde schon einmal überschätzt ÖffnenLarry Hardesty 20142014Matthias Karlbauer12.04.2023Re-Web17
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Der Blick in die Black-Box: wie komplexe Modelle erklärbar werden ÖffnenScott M. Lundberg, Su-In Lee 20172017Alexandra Kapp06.10.2023Re-Paper00
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Wissen sie, was sie nicht wissen? Über die (Un-)Zuverlässigkeit neuronaler Netze ÖffnenAlexander Meinke, Julian Bitterwolf, Matthias Hein 20212021Solveig Klepper18.04.2023Re-Paper17