Bücher über lineare algebra, multivariate calculus und statistik
Ne. Ein neuronales Netz ist eine komplizierte funktion die sich aus mehreren kleineren funktionen (layers) zusammensetzt die sich wieder aus kleineren Funktionen (neurons oder nodes) zusammensetzt die wiederum aus kleineren Funktionen bestehen. Jede der kleinen Funktionen hat Parameter. Wenn du als input die schwarz-weiß werte eines Bildes nimmst, werden diese pixelwerte dann mit diesen parametern multipliziert und addiert. Um als output des neuronales netzwerkes die Wahrscheinlichkeiten für die Bildklassifizierung zu bekommen müssen die Parameter genau die richtigen Werte haben. Dazu benutzt man einen Algorithmus names Backpropagation der gradient descent benutzt um die parameter jeder Layer in jedem Durchlauf der Trainingsdaten ein kleines bisschen besser einzustellen.
KIs weiter zu entwickeln hat heutzutage nichts mehr mit Code zu tun sondern nur mit computational power und Trainingsdaten.
Ja, aber direkt Mathe oder Physik zu studieren ist besser. Die Experten au dem Gebiet bei Google Deep Mind studieren hauptsächlich diese beiden Fächer. Aber klar mit data science wird man dich auch irgendwo nehmen.
Das geht jetzt schon. Hier eine story über einhörner geschrieben von GPT-3: https://www.buildgpt3.com/post/88/
wenn eine Zahl negativ ist, ist “Ja” für die zugehörige Klasse unwahrscheinlich, wenn positiv ist Ja wahrscheinlich. Um diese Zahlen in wahrscheinlichkeitequivalente Zahlen umzuwandeln musst du eine sigmoid funktion benytzen
Eine KI die so funktioniert wie Siri kannst du selber programmieren mit Tensorflow/Pytorch. Musst aber erstmal die Techniken dahinter verstehen. Außerdem wird es praktisch nicht si gut funktionieren wie siri da dir die trainingsdaten und computingpower fehlen. Wenn du faul bist und die grundlagen nicht verstehen willst, kannst du auch vorgefertigte backbone modules verwenden. Python ist die Sprache die du verwenden solltest