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259 – Maschinelles Lernen und Neuronale Netze

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Maschinelles Lernen und Neuronale Netze sind im Kontext von Big Data und “Algorithmen” in aller Munde. In dieser Episode versuchen wir die Grundlagen zu erklären. Wie sprechen dabei über den generellen Ansatz, die Umsetzung in Google’s Tensor Flow, Anwendungsszenarien, aber auch das eine oder andere Risiko das mit der Technologie verbunden ist.

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228 – (Domänenspezifische) Programmiersprachen

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Nachdem uns viele darum gebeten haben: in dieser Episode spreche ich mit Markus über das, was Markus beruflich macht, nämlich den Bau von meist domänenspezifischen Programmiersprachen (DSLs). Wir beginnen mit einigen Grundlagen zur Programmierung und Programmiersprachen an sich, und erklären dann, warum es Sinn macht, an spezifische Fachgebiete angepasste Programmiersprachen zu entwickeln. Im Hauptteil des Gesprächs geht es darum, was gute DSLs ausmacht, wie man sie entwickelt und welche Werkzeugunterstützung man dafür bekommen kann.

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141 – (Mathematische) Modellbildung

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In vielen bisherigen Episoden haben wir uns implizit mit mathematischen Modell befasst. In dieser Episode rollen wir das Thema nochmal systematisch auf und unterhalten uns dazu mit Gudrun Thäter und Sebastian Ritterbusch vom Karlsruhe Institut für Technologie (und dem Der Modellansatz Podcast). Wir unterhalten uns zunächst allgemein was Modelle sind und woher ich weiß, dass ich ein dem Modellzweck angemessenes Modell gewählt habe. Wir besprechen dann typische Abstraktionen und Lösungsverfahren für mathematische Modelle.

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101 – Logik

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In Episode 101 spreche ich mit Prof. Dr. Thomas Schwentick über Logik. Dabei geht es um einige grundlegende Begriffe und große Wissenschaftler auf diesem Gebiet sowie um verschiedene Arten der Logik und um informationstechnische Anwendungen.

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044 – Hirnforschung und Neuroinformatik

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Wir sprachen mit Dr. Günther Palm, Professor für Informatik und Leiter der Abteilung Neuroinformatik an der Universität Ulm über verschiedene Aspekte seines Fachgebiets. Es geht dabei um neurobiologische Grundlagen und Themen aus der Hirnforschung, um die technische Umsetzung in neuronalen Netzen deren Anwendung und um die Abgrenzung zur künstlichen Intelligenz.

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