Listing 1 - 2 of 2 |
Sort by
|
Choose an application
Generative Modelle haben sich zu einem der spannendsten Themenbereiche der Künstlichen Intelligenz entwickelt: Mit generativem Deep Learning ist es inzwischen möglich, einer Maschine das Malen, Schreiben oder auch das Komponieren von Musik beizubringen – kreative Fähigkeiten, die bisher dem Menschen vorbehalten waren. Mit diesem praxisnahen Buch können Data Scientists einige der eindrucksvollsten generativen Deep-Learning-Modelle nachbilden wie z.B. Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoder (VAEs), Encoder-Decoder- sowie World-Modelle. David Foster veranschaulicht die Funktionsweise jeder Methode, beginnend mit den Grundlagen des Deep Learning mit Keras, bevor er zu einigen der modernsten Algorithmen auf diesem Gebiet vorstößt. Die zahlreichen praktischen Beispiele und Tipps helfen dem Leser herauszufinden, wie seine Modelle noch effizienter lernen und noch kreativer werden können.
Choose an application
Als die Covid-19-Pandemie im Frühjahr 2020 ausbrach, konnte die mediale Kommunikation an bereits vorhandenes Wissen, Narrative und ein Bilderreservoir anknüpfen, die aus der populärkulturellen Auseinandersetzung mit ansteckenden Krankheiten und Seuchenkatastrophen stammen: In zahllosen Comics, Spielfilmen, TV-Serien und digitalen Spielen werden bereits seit Jahrzehnten Diskurse von Ansteckung und Abschottung, von kollabierenden Gesundheitssystemen und gesellschaftlichen Ausnahmezuständen konstruiert, kommuniziert und konsumiert. Die Beiträger*innen bieten eine breit gefächerte aktuelle Topografie des popkulturellen Wissens um Pandemien in ihren medial-diskursiven Erscheinungsformen - und helfen so, das kulturelle Gedächtnis zum Thema zu bewahren.
SOCIAL SCIENCE / Popular Culture. --- Comic. --- Corona. --- Cultural Memory. --- Cultural Studies. --- Digital Media. --- Film. --- Health. --- Illness. --- Image. --- Media. --- Medicine. --- Periodicals. --- Popular Culture. --- Sociology of Medicine. --- Tv.
Listing 1 - 2 of 2 |
Sort by
|