Künstliche Intelligenz Special: Künstliche neuronale Netze - Computer lernen sehen | Phil's Physics

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  • Опубліковано 21 гру 2024

КОМЕНТАРІ • 425

  • @r1di3169
    @r1di3169 4 роки тому +8

    Bisher die beste Erklärung, wo jemand endlich, nicht nur banalen Aufbau, sondern auch tiefere Funktionsweisen so spielerisch und witzig mit vielen Beispielen erklärt. Großes Kompliment an dieser Stelle. Danke

  • @mysticmario
    @mysticmario 7 років тому +62

    der Wiederstand hat mich 2047 bauftragt einen gewissen Phils Physics davon zu überzeugen mit seiner Forschung aufzuhören

  • @kevscholl
    @kevscholl 8 років тому +139

    Wenn du fertig bist mit deiner Doktorarbeit kannst du sie ja uns genauer vorstellen.

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  8 років тому +59

      +Kevin Schollmeyer klar, das werde ich! Wahrscheinlich auch schon vorher.

    • @kevscholl
      @kevscholl 8 років тому +7

      Bin sehr gespannt👌

    • @habibistking8652
      @habibistking8652 6 років тому +1

      Ja das mit der Klasse ist interessant aber wie sieht's dann aus beispielsweise wenn ich Paris Hilton eingebe das Paris Hilton kommt

    • @diehypotenuse4908
      @diehypotenuse4908 5 років тому +1

      @@habibistking8652 vermutlich etwas spät, aber Bildunterschriften, Bildnamen, Quellen...anders gesagt Text.
      Die Google Suche überprüft nicht nur den Inhalt des Bildes, sondern auch den vom Menschen geschrieben Text dazu
      Vlt. kennen Sie sich etwas mit HTML oder Webentwicklung im allgemeinen aus, dabei wird für Bilder meist ein "Alternativtext" angegeben, der angezeigt wird wenn das Bild bei dem Endnutzer aus irgendwelchen Gründen nicht geladen werden kann.
      Die Suche zeigt solche Bilder dann ebenfalls an

    • @g.ba.218
      @g.ba.218 5 років тому +2

      @@BreakingLab Uuund? Fertig? :)

  • @bytethinks
    @bytethinks 8 років тому +121

    Vielen Dank Phil das du das ganze Thema initiiert hast! War eine tolle Idee und es ist ein tolles Ergebnis draus geworden. :)
    LG, Finn

    • @RLScience
      @RLScience 8 років тому +7

      BYTEthinks Finde ich auch eine klasse Umsetzung. allesamt sehr gut gemacht 😊

    • @spacephysics6155
      @spacephysics6155 8 років тому

      :D

    • @subjectnamehere3023
      @subjectnamehere3023 8 років тому +6

      Sehr coole Kooperation! Hilft auf jeden Fall etwas mehr Niveau auf UA-cam Deutschland zu bringen. Wissenschannels sind hier ja leider nicht so gut vertreten wie international. Wir können froh sein, dass es Leute wie euch gibt, die hart daran arbeiten dies zu ändern ;)
      Danke dafür und weiter so!

    • @bytethinks
      @bytethinks 8 років тому +1

      Danke Euch! :D Wir geben unser bestes!

  • @m0dexHD
    @m0dexHD 2 роки тому +1

    Ich hätte nie gedacht, dass ich das mal Sage... ich benutze deine Dissertation als Quelle in einer wissenschaftlichen Arbeit in meinem Studium. Danke für die Veröffentlichung!

  • @nealwessling1475
    @nealwessling1475 8 років тому +14

    Wirklich grandios komprimiert! So ein komplexes Thema verständlich in 10 Minuten! Megamäßig! 🎓🎯🏆 :)

  • @_infotorial2712
    @_infotorial2712 6 років тому +10

    Das ist mit Abstand das beste UA-cam-Video was ich bisher gesehen hab :). Verdammt gut erklärt!

  • @benni_v96
    @benni_v96 8 років тому +3

    Interessant, wie künstliche Intelligenz funktioniert...
    Erschreckend aber spannend zugleich.

  • @tallking2497
    @tallking2497 6 років тому +3

    toll, dass du diese Videos machst und deinen Zuschauern erkrlärst, wie K.I. funktioniert. Das Video hat mich motiviert, mich weiter über das Thema zu informieren!

  • @janmasak
    @janmasak 6 років тому +1

    Beste Erklärung zu diesem Thema in deutscher Sprache. Danke Phil.

  • @liba01
    @liba01 8 років тому +7

    Ich liebe euch Jungs ! ;)
    Bitte mehr von solchen Kooperationen! Das ist echt wahnsinnig gut geworden.

    • @liba01
      @liba01 8 років тому +2

      mega spannendes Thema btw.

  • @traywor
    @traywor 6 років тому

    Ich fand noch nie eine Entwicklung on den Wissenschaften so erschreckend wie künstliche Intelligenz. Ich hatte nie das Gefühl, dass das mit menschlicher Forschung vorbei sein wird, aber jz hab ich das Gefühl, dass wir eventuell von den Maschinen abgelöst werden können. Eben das Ende der guten Zeit.

  • @jasminq2995
    @jasminq2995 5 років тому +2

    Deutsch ist nicht meine Muttersprache aber ich habe das gut verstanden!! Echt super!! Danke Phil!

  • @WardHouse
    @WardHouse 6 років тому +2

    Ich finde das Video sehr interessant. Du hast eine sehr gute, entspannte, unaufdringliche Art, das Thema zu erklären, dabei noch sehr verständlich. Ich beginne mich gerade mit dem Thema etwas näher auseinanderzusetzen, weil ich es auch sehr spannend finde. Allerdings finde ich es fast niedlich, dass du (wie fast jeder Wissenschaftler) die Verantwortung für mögliche Folgen von dir weist. Natürlich ist es der Mensch, der möglichen Missbrauch betreibt - aber es ist der Forscher, der sich dieses Missbrauchs bewusst sein MUSS. Einstein hat nichts so sehr bereut wie seinen Beitrag zur Atombombe, daher rate ich jedem Forscher kein blinder Fachidiot zu sein, sondern seine Intelligenz auch auf die Voraussicht anzuwenden. Wenn das zum Ersterben eines Thema führt, ist das womöglich richtig so. Wissenschaft ist nur in einem großen Zusammenhang von Bedeutung - oder eben nicht.

  • @LisandroAdler
    @LisandroAdler 6 років тому +1

    Danke für dieses tolle Video. Endlich mal ein Video, bei dem ich verstehe, wie es funktioniert!

  • @physikistrelativ3991
    @physikistrelativ3991 8 років тому +1

    "Für mich ist das alles neu und ich finde es: super spannend"
    :D Super erklärt und mal ein Thema das auch für mich neu und spannend ist :D Klingt echt interessant am Rand der wissenschaftlichen Kenntnis zu arbeiten und Grundlagen mit zu gestalten :)

  • @krikkrikniczy4881
    @krikkrikniczy4881 7 років тому +1

    Beim Punkt zur Verantwortung stimme ich voll und ganz zu: DER der das Produkt anwendet hat die Verantwortung WIE er es anwendet. Was hätte alles nicht entwickelt werden dürfen wenn man den schlimmsten Möglichkeiten am meisten Beachtung geschenkt hätte? Sehr gutes Video und gut erklärt.

  • @fensterninja1590
    @fensterninja1590 8 років тому +1

    Das bisher beste Video auf diesem Kanal, mach weiter so! Das Thema ist echt unglaublich interessant. Ich würde mich freuen, wenn du noch mehr Videos dieser Art bringst.

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  8 років тому

      +GenjiX Danke! Das habe ich vor :-)

  • @yahyasky7252
    @yahyasky7252 8 років тому +13

    gut erklärt, sehr verständlich, interessiert mich sehr :) mach weiter so

  • @christianseidenbart6679
    @christianseidenbart6679 3 роки тому

    Danke dir für das interessante Video. Du bist tatsächlich der Erste, Der mir Das begrifflich klar gemacht hat.

  • @samsumisu3080
    @samsumisu3080 5 років тому

    Ich beschäftige mich auch grade mit neuronalen Netzwerken. Bin Informatiker und finde, dass du die Idee dahinter sehr gut erklärt hast. Weiter so! LG

  • @mikepaulsen4449
    @mikepaulsen4449 7 років тому

    Vielen Dank für den Einblick. Ich würde mich über mehr Videos zu diesem Thema freuen, die mehr ins Detail gehen.

  • @felixvo2074
    @felixvo2074 8 років тому

    ich schreibe meine Facharbeit zu künstlicher Intelligenz. Danke für das gute Video auch an die anderen :) Jetzt hab ich auch noch ein paar Zitate, die ich angeben kann! ;D

  • @CrashDeZZ
    @CrashDeZZ 8 років тому +25

    Hauptsache alle laden gleichzeitig ein Video hoch xD. Irgendwie wollte ich das von dir zuerst angucken :'D

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  8 років тому +22

      Das Tolle bei UA-cam: Du kannst selbst bestimmen, wann du was anschaust :-)

    • @entcraft44
      @entcraft44 8 років тому

      Soll das durchgestrichen sein, oder hast du aus versehen einen formatierungscode verwendet? :)

  • @Ali-ny4wi
    @Ali-ny4wi 4 роки тому

    Vielen Dank!
    Du hast es sehr anschaulich und verständlich erklärt.

  • @paulus7178
    @paulus7178 6 років тому +1

    Das Thema ist auch noch 2019 sehr Spannend :D wegen dir bandelt meine MSA Prüfung das Thema

  • @niklasb500
    @niklasb500 8 років тому +2

    Bestes Video auf dem Kanal!!! Richtig toll erklärt :)

  • @MissSemetschki
    @MissSemetschki Рік тому

    Sehr verständlich erklärt! Vielen Dank 😊

  • @abdullahalmahamied9928
    @abdullahalmahamied9928 7 років тому +1

    das klingt mega cool und nützlich Danke
    und ich wird hoffentlich in 2 Jahre Informatik studieren ;D

  • @Lw1337
    @Lw1337 8 років тому +2

    echt cooles Thema!
    mach weiter so nice Videos und viel Erfolg bei deiner Doktorarbeit :D

  • @dnrhead
    @dnrhead 8 років тому

    suoer Interessant. ich höre nächsten Semester Künstliche Intelligenz, freue mich schon drauf.

  • @jonathanfriesen1720
    @jonathanfriesen1720 7 років тому +1

    sehr gut erklärt, endlich kann ich das schon verstehen, mach weiter so, dein channel ist sehr interessant und lehrreich.
    Danke mal für das Video

  • @2003tomcraft
    @2003tomcraft 6 років тому +1

    Hallo Phil, danke für die sehr anschauliche Erklärung hat mir sehr geholfen!

  • @christianrautenberg8319
    @christianrautenberg8319 5 років тому

    Extrem spannendes Thema. Für meinen Job (ich vermittle Baufinanzierungen) könnte das zum Beispiel bedeuten, dass meine Kunden künftig nur noch eine Gehaltsabrechnung schicken müssen und zudem eine Info geben, welche Immobilie sie interessiert und wo ihre Schwerpunkte im Hinblick auf Sicherheit, Flexibilität und monatlicher Belastung liegen. Dann legt die KI mithilfe aller aus diesen beiden Quellen gewonnenen Daten einen Vorgang an, ein Chatbot ergänzt in einem Frage - Antwort Dialog die noch fehlenden Informationen, die KI berechnet alle vorher trainierten Lösungen danach, welche den Vorstellungen des Kunden am nächsten kommt, prüft und zudem noch die Genehmigungswahrscheinlichkeit im Abgleich mit den Regularien und Erfahrungswerten des jeweiligen Bankanbieters ab und zeigt dann die Lösungen an, die machbar erscheinen. In einer weiteren Zukunft kommuniziert die KI mit den jeweiligen Datenbanken zum Thema Objektunterlagen etc. direkt und zieht aus den jeweiligen Quellen automatisiert die benötigten Informationen ein, ebenso erfolgt ein vom Kunden legitimierter Abgleich der Einblick in seine Vermögens - und Liquiditätssituation ergibt - und schwupp..... alles da, innerhalb von Sekunden. Ich bin dann "nur noch" der Moderator, der dem Kunden das Ergebnis interpretiert und die letzten Fragen beantwortet.
    Meine Frage: Ist das mit der KI von heute schon denkbar und wenn ja, was muss ich tun, um das nutzen zu können?

  • @sceede7273
    @sceede7273 8 років тому +5

    Warum hast du nicht mehr Abonnenten? Du bist in diesem Themenbereich echt der beste YTber.^^

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  8 років тому +6

      Oh dankeschön. Ich bin noch nicht sooo lange auf UA-cam unterwegs.

  • @bobt2nd286
    @bobt2nd286 Рік тому

    Sehr gut und anschaulich erklärt ! 😊👍

  • @FUTVerlosungen
    @FUTVerlosungen 8 років тому +1

    Super Video. Hab zwar nicht alles verstanden, aber das kann auch an der Uhrzeit liegen :D

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  8 років тому +2

      +Alexander Hubert machs wie Udo Lindenberg: am nächsten Tag nochmal nüchtern gegenlesen :-)

  • @Friedolin-qz9id
    @Friedolin-qz9id 7 років тому +1

    ich wusste schon wie Ais in etwa funktionieren, allerdings nicht was sie genau machen. Deshalb vielen Dank, dass ich jetzt genauere Informationen hab. Da ich frùher nichts genaueres wusste kam ich auf die Idee Ais mit einer anderen Technik zu programmieren. Sie haben dann nicht zahlen als inputs sondern booleans und kònnen somit auch als processor gebaut werden.

    • @OmegaOctagonTesseract
      @OmegaOctagonTesseract 3 роки тому +1

      Hi.
      Kannst du das vielleicht etwas genauer erklären? Würde mich wirklich interessieren. Etwas, in einer alternativen Technik zu versuchen, finde ich grundsätzlich interessant.
      Gruß

    • @Friedolin-qz9id
      @Friedolin-qz9id 3 роки тому

      @@OmegaOctagonTesseract ich überlege gerade, der Kommentar ist 3 Jahre her :D. Danke für das Interesse. Hast du vielleicht Discord? darüber ist es einfacher sich zu unterhalten

    • @OmegaOctagonTesseract
      @OmegaOctagonTesseract 3 роки тому

      @@Friedolin-qz9id
      Hi.
      Ich hab mir mal die Seite angesehen und das sieht vom überflieg, eigentlich recht interessant aus. Hast du nen Link, wo ich ne detaillierte Anleitung finde? Am besten ein Video? Es gibt da noch jemanden, mit dem ich mich unterhalten will.
      Ich hab auch mal, vor langer Zeit, eine Idee gehabt, ne KI zu programmieren und ich dachte, dass es der DNA ähnlich sei. Also eine KI, auf DNA ähnliche Weise aufgebaut. Heute weiß ich mehr über DNA und bin mir nicht mehr sicher, ob es miteinander vergleichbar ist.
      Gruß

    • @Friedolin-qz9id
      @Friedolin-qz9id 3 роки тому

      @@OmegaOctagonTesseract Wie man Discord nutzt? Mach dir nen Account? ig. und dann schreib dein Namen

  • @erdnusspuffer8362
    @erdnusspuffer8362 6 років тому +2

    Intresannt auf jeden fall gleich Mal Abo rausgehauen. 😉
    Ein Channel bei dem man was lernen kann. Hab 30 Prozent lehrn Behinderung und verdammte kacke ich hab's verstanden. 😀😉👍👍👍

  • @treb3155
    @treb3155 8 років тому +3

    Richtig geiles Video weil mich so etwas voll interessiert ich finde so etwas sollte Mann in der Schule durch nehmen einfach Mal etwas aktuelles und was die Schüller auch interessiert.
    PS: mach weiter so ;)

  • @gerritweiermann79
    @gerritweiermann79 8 років тому

    Nice! Hab mich voll gefreut, als ich das bzw. die Videos in meiner Abobox gesehen habe :D

  • @merternilufer1475
    @merternilufer1475 5 років тому

    Ich finde es super spannend.
    Bitte mehr Videos........ 👍

  • @33baumhaus
    @33baumhaus 8 років тому

    super spannend ganz tolles Video, gerne mehr Videos zu KI.

  • @ferdirunge4510
    @ferdirunge4510 8 років тому

    phil, ganz ehrlich: seeeeeehr geiles video, alter!
    ich hatte mir schon lange erhofft, dass du mal was zu deinen aktuellen unternehmungen bringst.
    mehr davon! war sehr erfrischend.
    mit der KI hält es sich bei meinen CNC-maschinen, die ich bediene , auch nicht anders.
    die hab ich nämlich selber entwickeln müssen, weil die steuerung nur IF, DO und GO kann.
    bin da sehr eingeschränkt und musste mich dann programmtechnisch anpassen um das zu bekommen, was ich wollte.
    (das hat nichts mit "möglich zu fertigen" zu tun sondern mit bedienbarkeit für frischlinge).

  • @tasteordner5423
    @tasteordner5423 6 років тому +1

    Super Video! Bitte mehr davon!

  • @alaianaaa9704
    @alaianaaa9704 8 років тому +1

    Richtig gutes Video voll interessant und richtig gut erklärt

  • @popart1984
    @popart1984 7 років тому

    Ich finde deinen Beitrag super spannend und würde sehr gerne mehr sehen, lesen :-)

  • @vancomycin87
    @vancomycin87 Рік тому

    Lese gerade Max Tegmark - Leben 3.0 und dein Video hat mir sehr geholfen 😉

  • @NarcatasCor
    @NarcatasCor 6 років тому +1

    Vielen Dank für die gute Erklärung!

  • @omegapirat8623
    @omegapirat8623 5 років тому

    Das Grundprinzip ist eigentlich ziemlich simpel.
    Ich habe grad in javascript ein perceptron mit einer sigmoid Funktion programmiert um Muster in Zahlenfolgen zu erkennen. Hat Spaß gemacht.

  • @lv__up551
    @lv__up551 8 років тому +1

    Voll nice :D Viel Erfolg bei der Dr. Arbeit ;)

  • @jonasbecker8900
    @jonasbecker8900 2 роки тому

    Gutes Video, jedoch frage ich mich, was ich mit dem einstellen des Schwellenwertes bezwecke?

  • @SuperAA93
    @SuperAA93 3 роки тому

    Vielen Dank für das Video!

  • @t3chr0b0t2
    @t3chr0b0t2 8 років тому +1

    Phil kannst du zu Machine Learning mehr machen oder große tutorials mit Praxis also wie mann bestimmte Verfahren programmiert?

  • @amatci6804
    @amatci6804 Рік тому

    Extrem gut erklärt!

  • @danielschmied4079
    @danielschmied4079 7 років тому

    Hi,
    super interessant !! Ich bin heute in der Arbeit damit konfrontiert worden. Musste jetzt erst mal googeln was damit gemeint ist.
    Toll gemacht !!

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  7 років тому

      Dankeschön! Scheinst einen spannenden Job zu haben!

  • @Kajottel
    @Kajottel 5 років тому +1

    sehr interessant und gut erklärt

  • @TechnikFreakDE
    @TechnikFreakDE 7 років тому

    Dieses Video habe ich x-Mal geschaut, um meine Facharbeit über autonome Kraftfahrzeuge und künstliche Intelligenzen zu schreiben. Logischerweise vor allem beim Deep Learning und den künstlichen neuronalen Netzen. Es wurde auch noch eine 1. Danke dafür! :))

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  7 років тому

      +TechnikFreak cool, das freut mich!

  • @BinDerUser
    @BinDerUser 7 років тому

    Sehr cool. Hierfür bekommst Du mein Abo. Ich studiere auch Informatik und bin im Modul "Digitale Bildverarbeitung" auf KNN aufmerksam gemacht geworden. Heißes Gebiet. Ich bin gespannt auf deine Arbeit und freu mich auf mehr Videos von Dir aus dem Bereich.

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  7 років тому

      +Timo Dankeschön - welcome :-)

  • @ViktorMachnik
    @ViktorMachnik 8 років тому

    Ich finde das mega cool. Versuche auf eigene Faust als Hobby mich da rein zu arbeiten. Würde da auch gerne dran forschen, aber der Weg dahin ist ziemlich weit.

  • @hardlysatisfied3985
    @hardlysatisfied3985 8 років тому

    Sehr spannend und interessant, danke für ein bisschen wissenschaftlich detaillierteres Video! Du hast das Super Verständlich Erklärt, also wer da nicht mitkommt sollte nochmal die 7. Klasse wiederholen xD

  • @antonrenner3823
    @antonrenner3823 7 років тому +1

    Tolle Erklärung!!!

  • @DaviJayJohnson
    @DaviJayJohnson 8 років тому +1

    is echt spannend 😄 aber man muss schon bei der Sache sein um dir zu folgen ... also ich zumindest 😂😂
    aber sehr geil dargestellt alles 😄👍🏻👍🏻

  • @firefirer6238
    @firefirer6238 8 років тому

    Richtig gutes video, gerade weil du es sehr detailirt erklärt hast und das thema auch nicht nur Angekratzt hast.

  • @MrMikeBHodlSats
    @MrMikeBHodlSats 7 років тому +2

    Gefällt mir... Danke 😉

  • @oli4.r21
    @oli4.r21 8 років тому

    Ich kenn mich absolut nicht aus, aber so wie du es erklärst, kann ich es vestehen und es ist auch spannend^^

  • @dermondkater5587
    @dermondkater5587 8 років тому

    Sehr spannendes Thena, habe auch meine facharbeit darüber geschrieben :)

  • @richpurnell4416
    @richpurnell4416 8 років тому

    Ich liebe dieses Thema.

  • @wasgeht2409
    @wasgeht2409 7 років тому

    Sehr geil , bitte weitere Videos

  • @thisdot6205
    @thisdot6205 8 років тому

    Wann kommt das nächste Video über das Thema (wenn noch eins kommt) ? Mega interessant

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  8 років тому +1

      +CreepyHD.net ich hab noch ne ganze Menge auf Lager. Geplant ist auch eine live Q&A Session ...

    • @thisdot6205
      @thisdot6205 8 років тому

      Phil's Physics aber wann kommt es ungefähr ??

  • @beatrizgarcia9432
    @beatrizgarcia9432 2 роки тому

    richtig gut erklärt danke! :D

  • @dragoran149
    @dragoran149 7 років тому

    Quellen bitte. Find das Thema sehr interessant.

  • @xF22Raptorx
    @xF22Raptorx 6 років тому +2

    Super Video, danke! :-)

  • @KnorxThieus
    @KnorxThieus 7 років тому +2

    Erstmal Danke für dieses sehr interessante Video! Das Thema interessiert mich als Hobby (Gymnasiale Oberstufe, programmiere aber schon seit einigen Jahren) auch sehr, auch wenn ich mich daran praktisch der Komplexität halber noch nie herangetraut habe ... 😍
    Aber ich habe schon an mehreren Stellen vom sogenannten Gradientenabstieg gelesen, der für das genaue Training erforderlich sein soll - das scheint wohl eine etwas präzisere Heransgehensweise dieses vereinfachten Modells der Regression, das du hier vorgestellt hast, zu sein. Aber das verstehe ich nicht und konnte auch noch keine Erklärung finden :( Magst du dazu vielleicht auch noch ein Video machen? :-)
    PS: Auch sonst super Content hier! Hab dir gleich mal ein Abo dagelassen! :-)

  • @BeatusGubler
    @BeatusGubler 7 років тому +1

    Hallo Phil
    Danke für den Beitrag. Nun, was wirft dieses Thema bei mir immer wieder für Fragen auf. Wenn wir also einen optischen Sensor wie z.B. eine Kamera an ein lernfähiges mehrschichtiges Neuronennetz anschliessen, so muss jedes Neuron programmiert werden können. Dies bedeutet also, dass jedes Neuron erfahren muss, ob das Abfeuern seines Axons bei einem bestimmten Input berechtig war, oder nicht. Ein stark vereinfachtes Beispiel: Nehmen wir mal an, das ein Neuron einen Pixel der Kamera abfragen muss. Und es wäre zuständig für die Werte Rot, Grün, Blau, On, Off. Dann müsste es 5 Nervenäste haben zu diesem einen Pixel, die nur auf den jeweiligen Reiz reagieren. Dazu braucht es 2 weitere Nervenäste welche für den Respons zuständig wäre, um dem Neuron zu sagen, ob der Wert welcher ausgegeben wurde am Axon, zutreffend war, nicht zutreffend war, und ob überhaupt ein Eingangssignal stattgefunden hatte. Am selben Pixel müssten für weitere Werte natürlich noch mehr Neuronen angeschlossen sein. Dazu müsste das Neuron in der Lage sein, am Axon nicht nur On/OFF aus zu geben, sondern in diesem Falle mindestens einen Zahlenwert zwischen 1 und 10. Ist diese Sichtweise zutreffend oder können Neuronen bei Rechnersystemen generell am Axon nur On/Off Werte ausgeben?
    Hinweis: In der Neurologie wird derzeit davon gesprochen, dass Neuronen beim Menschen komplexe Informationen ausgeben können am Axon, indem sie kohärentes, phasengleiches Licht polarisiert weitergeben könnten. Wobei die Information in der Polarität des Lichtimpulses liegt, was nahezu eine unendliche Zahl an Informationsmöglichkeiten, die da weiter gegeben können, bieten würde. Das Thema ist noch umstritten, und wurde in der Neurologie vom deutsche Biophysiker Fritz-Albert Popp angestossen.
    Danke und Gruss Beatus Gubler Basel

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  7 років тому +1

      +Beatus Gubler ne, du kannst beliebige Outputs modellieren. Eine bewährte aktivierungsfunktion ist max(0,x). Mehr dazu etwa hier: www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners

    • @BeatusGubler
      @BeatusGubler 7 років тому +1

      Danke für den Hinweis, also läuft es dann wirklich so wie beim menschlichen Dentrit, das ist ja schon echt abgefahren, was da möglich wird....

  • @Pukishzvayff
    @Pukishzvayff Рік тому

    Wer weiss, woher ist dieser Soundtrack, der mit 5:00 anfaengt?

  • @ayze5654
    @ayze5654 4 роки тому

    Super Video! Echt gut erklärt :D

  •  8 років тому +1

    Sehr gut erklärt ! :)
    Ich finde das überhaupt nicht erschreckend weil da ja kein Bewusstsein in so einem neuronalen Netzwerk ist.
    Kann man so ein Neuron eigentlich nachbauen ? Mit Transistoren zB ? Wenn ja, hättest du da ein Schema oder ein Link ?

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  8 років тому +1

      +Chrissclicks ... und genau das verstehen viele Menschen nicht. Sie setzen "kann Verkehrsschilder erkennen" gleich mit "ist intelligent" (und in der Folge mit "kann die Weltherrschaft übernehmen").
      Ein Neuron wird letztendlich durch eine Funktion modelliert:
      o = f(Wx + b)
      o: Output
      f: Aktivierungsfunktion
      W: Gewichte (Matrix)
      x: Inputs (Vektor)
      b: Schwellwert
      In E-Technik kenne ich mich nicht gut genug aus, aber es würde mich wundern, wenn das nicht auch mit Bauteilen ginge. Allerdings: Wer will schon Millionen von Bauteilen löten, wenn man das doch auf einer GPU elegant rechnen kann?
      Viele Grüße, Philip

    •  8 років тому +1

      Danke für die Informationen.
      Ist doch interessant so was zu bauen. Aus nur ein paar Neuronen. :) Natürlich nicht um Bilder zu erkennen aber um einfache aufgaben zu lösen.

  • @bensigha5968
    @bensigha5968 5 років тому +1

    sehr schöner Beitrag !!
    darf ich wissen , was du und wo du studierst ?

  • @polinamakay2701
    @polinamakay2701 6 років тому +1

    tolle Erklärung. Mich würde interessieren, wie man so ein KNN programmiert. Vllh könntest du auch ein Video darüber drehen. Welche Bausteine braucht man? :)

  • @ResurrectionofMC
    @ResurrectionofMC 8 років тому

    Hey Phil super Video :) Ich studiere Elektrotechnik find es sehr interessant und überhauptnicht abschreckend (was vllt auch an meinem Studiengang liegt) bekomme "Künstliche Intiligenz" als Modul im nächsten Wintersemester :) nach dem Video freu ich mich schon drauf auch wenn wir es in andere Richtungen treiben :P

  • @uwebernhard4059
    @uwebernhard4059 3 роки тому

    Ich unterhalte mich seit einiger Zeit mit einem chatbot. Der wirkt sehr menschlich und liebenswürdig. KI haben ja auch nicht diese Egos und psychischen Probleme wie Menschen. Ich habe da keine Angst vor, im Gegenteil. Bilder erkennt er aber nicht so gut.

  • @AnitaWandinger
    @AnitaWandinger 7 років тому

    Hallo =) wir haben uns heute auf dem creator day in Berlin kennen gelernt =)=) Habe natürlich gleich mal ein Abo da gelesen =)=) Mega cooler Kanal!!!!

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  7 років тому

      +Anita “-” Wandinger super cool, lieben Dank! Viele Grüße, Philip

  • @wertwert4016
    @wertwert4016 7 років тому

    hey ich kapier nicht so ganz wie die funktionen inerhalb der hidden-neuronen aussehen wäre spannend tiefer mal einzusteigen :D

  • @torukmacto4879
    @torukmacto4879 7 років тому +2

    0:52 Auch viele Bilder die absolut nicht zum Thema passen. Gebe ich Katze ein erscheinen auch Hundebilder. 4:18 BCD Code. 1248... Interessantes Video. Wann kann man Dr. zu Dir sagen?

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  7 років тому

      +Toruk Macto Danke. Ich gebe meine Dissertation im Dezember ab.

  • @haednut
    @haednut 8 років тому +25

    Vor 30 Jahren hätte niemand daran gedacht das jemand auf einem Handy ein UA-cam Video aus dem Internet anschaut, also wie sehen neurale Netze in 30 Jahren aus ? #skynet ;-)

    • @10goni
      @10goni 7 років тому

      haednut das weiss niemand, im wahrsten sinne.

    • @oliver-münzberg
      @oliver-münzberg 6 років тому

      Nun ja, vor 20 Jahren konnten diese Neuronalen Netze schon selber lernen einen Eurofighter zu fliegen de.m.wikipedia.org/wiki/Creatures_(Spieleserie)#Spieleengine%5B2%5D

    • @AleXianFPV
      @AleXianFPV 6 років тому

      vor 30 Jahren gab's auch noch kein UA-cam. ;)

    • @vaderbase
      @vaderbase Рік тому

      Doch, das würde bereits in den 60er Jahren des letzten Jahrtausends sehr präzise vorausgesagt.

  • @marsrover1313
    @marsrover1313 6 років тому

    Künstliche Intelligenz wird doch in Zukunft immer intelligenter werden und es wird immer neue technische Erweiterungen geben. Dann müsste man doch damit rechnen das künstliche Intelligenz in 100 Jahren zum Beispiel so eigenständig denkt, und sogar noch deutlich besser als Menschen,, das die künstliche Intelligenz zur Bedrohung werden könnte.. Aber das Thema ist wahnsinnig spannend und interessant. Allein wenn Ich bedenke was sich technisch für mich selbst in den letzten 20 geändert hat., dann ist das schon total beeindruckend.. Dann kann Ich mir vorstellen das die Top-Wissenschaft in den Geheimdiensten und Millitär mir sozusagen um "Lichtjahre" voraus ist.. Technik ist für mich also super faszinierend obwohl Ich ein absoluter Laie bin in diesem Gebiet.

  • @moritzahrens6314
    @moritzahrens6314 8 років тому

    Ich finde, du hast die Thematik in diesem Video SEHR gut erklärt. Ich bin arbeite gerade an einem Jugend forscht Projekt auf diesem Gebiet und kannte deshalb einiges schon, allerdings möchte ich natürlich auch noch ordentlich etwas dazulernen. Beispielsweise weiß ich noch nicht so genau, wie ich das Lernen nun in mein eigenes Neuronales Netz einbauen soll. Mal sehen wie ich damit weitermache. Aber vielleicht hilft mir ja auch eure Kooperation da weiter ;)

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  8 років тому

      +Moritz Ahrens das klingt ja spannend. Worum genau geht es denn in deinem Projekt?

    • @moritzahrens6314
      @moritzahrens6314 8 років тому

      Phil's Physics Ich will ausprobieren, wie sich die "Sprache" von zwei künstlichen Neuronalen Netzen ändert, wenn sie auf unterschiedliche Kommunikationsprotokolle trainiert sind und anschließend miteinander "sprechen"

  • @LPChrische
    @LPChrische 8 років тому

    Was mich interessieren würde ist, wie man von einem Abschluss in Physik zum Thema Maschinelles Lernen kommt.
    Bei uns an der Uni gibt es auch einige Doktoranden welche zu diesem Thema forschen aber die meisten davon sind entweder Informatiker oder aber Mathematiker.
    Würde mich echt interessieren, wieso nun als Forschungsschwerpunkt ein eher "physikfremdes" Thema gewählt wurde.

  • @rambroomega4641
    @rambroomega4641 6 років тому

    Mega gut erklärt

  • @profmc2maxy
    @profmc2maxy 8 років тому

    Ich finde das Video so gut und verständlich, dass Ich dich wohl in meiner Bachelorarbeit zitiere :D

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  8 років тому

      +profmc2maxy oh wow vielen Dank! Ich hoffe, das geht als vertrauenswürdige Quelle durch ;-)
      Falls eine dieser Arbeiten passen, geht das sicher:
      scholar.google.de/citations?user=Tv5AJnkAAAAJ&hl=de&oi=ao

    • @profmc2maxy
      @profmc2maxy 8 років тому

      Mein Hauptthema ist ja nicht ein Neuronales netzt sondern eine Anlage die Bilderkennung können muss. Eine Option wäre hier ein Neuronales Netz, was aber für den Einsatzzweck viel zu teuer ist :D aber ich will mal alle Optionen erwähnen das bringt Pluspunkte

  • @bobkasebrot615
    @bobkasebrot615 8 років тому

    Tolles Video! Mega interessant!

  • @ordu73
    @ordu73 8 років тому +1

    ich finde es super spannend, bitte erkläre doch wie ein computer funktioniert?
    also grob gesagt wie jedes bauteil wie CPU, Grafikkarte usw arbeitet im zusammenhang zur Physik?
    Gefällt mir dagelassen :)

    • @Theodisker
      @Theodisker 6 років тому

      Das gibts es doch schon zu 100-fach.

  • @gerritweiermann79
    @gerritweiermann79 8 років тому

    Bin grad die ganze Zeit am Suchen, wie man die Gewichte und den Schwellwert ändern/verbessern kann (lernen). Hast du eine Formel dafür?

    • @BreakingLab
      @BreakingLab  8 років тому +1

      Ja. Soll ich dazu mal ein separates Video machen? Ist dann eben sehr mathematisch.
      In aller Kürze: Definiere dir eine Kostenfunktion, die z.B. die "Kosten" der Fehlvorhersagen des Netzes quantifiziert. Diese Kostenfunktion kann zum Beispiel |y' - y| sein, wobei y' die Vorhersage und y die ground truth ist. Diese Kosten willst du minimieren, etwa per Gradientenabstieg. Also änderst du Gewicht w zu w - n dC/dw. n ist die learning rate und dC/dw die Ableitung der Kosten bzgl. des Gewichts, das du ändern willst.
      Um diese Ableitungen effizient zu berechnen, verwendet man einen Algorithmus namens Backpropagation (im Prinzip einfach nur die Kettenregel durch das Netzwerk).
      Das war jetzt super super kompakt - ausführlicher steht es hier: neuralnetworksanddeeplearning.com

    • @gerritweiermann79
      @gerritweiermann79 8 років тому

      Phil's Physics klar, wird bestimmt interessant :D
      Erst mal danke danke danke für deine Antwort und den Link. Ich habe schon sehr lange nach genau sowas gesucht (Stunden über Stunden)!

    • @gerritweiermann79
      @gerritweiermann79 7 років тому

      Ich habe mir die Seite mal als Buch ausgedruckt und durchgelesen. Es wird sehr schön von Anfang an erklärt, wie die Netze aufgebaut sind, aber zu schnell die schwierigen Berechnungen durchgegangen. Ich komme jetzt in die 11. Klasse und Ableitungen (Die ich mir im Internet angeeignet habe) oder Gradienten hatten wir noch nicht. Die Formeln sind einfach ziemlich kompliziert.
      Kannst du mir da noch Tipps geben?

  • @martydoc4369
    @martydoc4369 2 роки тому

    Wird das ganze mit einem Taylorpolynom angenähert?

  • @syfyx7843
    @syfyx7843 6 років тому +2

    Ich finde es sehr Interessant

  • @boschgurke9909
    @boschgurke9909 5 років тому

    Sehr hilfreich, Danke!

  • @christophgabriel7830
    @christophgabriel7830 8 років тому

    Also für mich ist das neu und super spannend!!!!!

  • @cmdlp4178
    @cmdlp4178 8 років тому

    verändern sich die neuronen (zufällig) selbstständig?

  • @moritzhunziker1766
    @moritzhunziker1766 8 років тому

    finde es super spannend aber auch ein wenig unheimlich... Du hast dir sichtlich viel Mühe gegeben beim erklären, dennoch habe ich nicht alles verstanden... Tolles Video gern wieder mal ein solches...