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Watchlist - gelistete KI/ AI Firmen weltweit (Seite 29)



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Antwort auf Beitrag Nr.: 59.759.931 von H2OAllergiker am 31.01.19 19:05:39Und weil Sie zur Firma "Appen" mal gefragt hatten.
Ich habe KEINE AHnung von Diesem Ding,
aber Der User arbeitet da wohl:
http://www.wallstreet-online.de/userinfo/653062-patriots13
Also wenn man 1 bisschen nett ist, kann Der vielleicht auch1mal 2,3,(vielleicht sogar 4:eek::eek::eek: ) dreckige, Insides rauslassen.
Der scheint jedenfalls ziemlich positiv, Denen gegenüber, eingestellt zu sein.
Hat Diese Aktie glaube ich auch erworben.
Ja, Appen hab ich mir die Woche nochmal kurz angeschaut,
Mal ein kleiner Artikel zum Thema Einführung von AI in Firmen.
https://landing.ai/ai-transformation-playbook/
Interessant finde ich den Abschnitt 5 zum Thema "Develop internal and external communications".
Das ist so ungefähr die Blaupause, worauf ich bei Ai Firmen achte.



Hier ein Fachartikel von Bob Beachler von Brainchip zum Thema Spiking Neural Networks:

https://www.all-electronics.de/neuromorphe-rechner-als-naech…

Bender, Du sagtest ja, das wäre eine total veraltete Technologie aus einem Unisandkasten Deutschlands.
Mag sein, dass der Beginn so war, aber warum wird dieses SNN als 3te Generation benannt, nach den CNN´s der 2. Gen, die wir alle von SIRI und Co kennen, ursprünglich weiterentwickelt vom Deutschen J. Schmidthuber und seinen KI Träumern in Genf für das Silicon Valley?
Ich bin mir da also nach wie vor nicht so sicher, dass Brainchip wirklich hinten liegen soll;)
(...)
In einem SNN (Bild 3) kommunizieren Neuronen über eine Reihe von Pulsen, wobei die Information nicht nur in der Pulsrate codiert wird, sondern auch in ihrem präzisen Timing.

Zwischen SNNs und regulären neuronalen Netzen bestehen einige Unterschiede, unter anderem die Geschwindigkeit, mit der sich Informationen verarbeiten lassen, da sie ereignisgesteuert arbeiten. Dies wirkt sich auf die Energieeffizienz aus, da ein Neuron nur aktiviert ist, wenn es durch ein Ereignis ausgelöst wird, anstatt synchron mit allen anderen Neuronen zu arbeiten.

Diese Vorteile machen SNNs zu einem guten Kandidaten für die Hardware-Integration, anstatt in Software emuliert zu werden.

Die kognitive Leistungsfähigkeit neuronaler Netze kann damit mit der Energieeffizienz und Portabilität mithalten, die für den Einsatz im Feld erforderlich ist. Durch Reduzierung der Leistung eines neuronalen Netzes auf einen einzigen Halbleiterchip lassen diese Lern- und Mustererkennungstechniken künftig in wesentlich mehr Systeme integrieren – von Robotern bis zu Handheld-Geräten wie Tablets oder sogar Smartphones, was völlig neue Möglichkeit im Feld eröffnet.

Derartige neuromorphe Prozessoren, wie beispielsweise das neuromorphe SoC (NSoC) Akida könnten zu einer neuen Art von Mobilgeräten und Sensoren führen, die in der Lage sind, intelligent und unabhängig zu arbeiten, ohne eine Netzspannungsversorgung oder Netzwerkverbindung zur Cloud zu benötigen, um ihre Rechenfähigkeiten bereitzustellen.

und weiter...

(...)
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