Back to the Future of AI – Ep. 19: Clemens Wasner (enliteAI)

Back to the Future of AI – Ep. 19: Clemens Wasner (enliteAI)

Alexander Thamm, Gründer und CEO der Alexander Thamm GmbH [at], unterhält sich heute mit Clemens Wasner, Gründer und CEO der enliteAI GmbH sowie Mitgründer von AI Austria, einem Think-Tank für künstliche Intelligenz. Clemens, ein KI-Experte aus Österreich, hat in Japan und China gelebt und kann aus eigener Erfahrung Vergleiche zwischen Europa und Asien ziehen.

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Back to the Future of AI | Ep. 19 | Clemens Wasner

Die Diskussion konzentriert sich auf die Wettbewerbschancen von KI „Made in Europe“ gegenüber den USA und China. Dabei wird hervorgehoben, dass Europa mehr Unterstützung für Start-ups und eine stärkere wirtschaftliche Integration benötigt, um im globalen Kontext wettbewerbsfähig zu bleiben. Clemens fordert, dass Themen wie Start-ups, Wirtschaftslage und geopolitische Situation im nationalen und europäischen Diskurs eine größere Bedeutung bekommen, um Europa in den kommenden Jahren zu stärken. Er betonte zudem die Notwendigkeit, exponentiell zu denken und erfolgreiche Beispiele aus der Vergangenheit zu nutzen, um Europa voranzubringen.


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Hört rein, wenn es wieder heißt: „Back to the Future of AI“!  

Nagele mit Köpfchen – Ep. 09: Multiagentensysteme mit Dr. Philipp Schwartenbeck

Nagele mit Köpfchen – Ep. 09: Multiagentensysteme mit Dr. Philipp Schwartenbeck

Dr. Johannes Nagele, Senior Principal AI Researcher und Consultant bei [at], ist Gastgeber des Podcasts „Nagele mit Köpfchen“ in dem er mit KI-Experten über die neuesten Trends in der KI diskutiert. In dieser Folge spricht er mit Dr. Philipp Schwartenbeck, Principal Data Scientist und Experte für Reinforcement Learning bei Alexander Thamm [at].

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AI Talks: Nagele mit Köpfchen | Ep. 09 | Dr. Philipp Schwartenbeck

Philipp und Johannes besprechen die Bedeutung von Agenten und Multiagentensystemen im Bereich der generativer KI. Dabei heben die beiden Experten die Vorteile von Multiagentensystemen hervor, wie die Modularisierung, die Effizienz und die Möglichkeit, spezialisierte Agenten für bestimmte Aufgaben einzusetzen. Sie diskutieren auch die Einsatzmöglichkeiten dieser Systeme in verschiedenen Bereichen wie der Smart Factory, der Smart City und der Softwareentwicklung. Die Grundidee ist, dass Multiagentensysteme eine effiziente Architektur bieten, um komplexe Probleme zu lösen und unterschiedliche Perspektiven zu berücksichtigen. Multiagentensysteme werden bereits heute in verschiedenen Anwendungen genutzt, wie dem Hochfrequenzhandel an den Finanzmärkten oder in der Routenplanung großer Logistik- und Transportunternehmen. Die Zukunft der Multiagentensysteme erscheint vielversprechend.


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Hört rein, wenn ihr statt aufgeblasenem Business-Blabla lieber „Nagele mit Köpfchen“ machen wollt!

Nagele mit Köpfchen – Ep. 08: Spiking Neural Networks und SpikeGPT mit Ridger Zhou

Nagele mit Köpfchen – Ep. 08: Spiking Neural Networks und SpikeGPT mit Ridger Zhou

Dr. Johannes Nagele, Senior Principal AI Researcher und Consultant bei [at], ist Gastgeber des Podcasts „Nagele mit Köpfchen“ in dem er mit KI-Experten über die neuesten Trends in der KI diskutiert. In dieser Folge spricht er mit Ridger Zhou, einem Doktoranden der Elektrotechnik und Computertechnik an der University of California, Santa Cruz.

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AI Talks: Nagele mit Köpfchen | Ep. 08 | Ridger Zhou

Ridger stellt seine Arbeit an SpikeGPT vor, einem KI-basierten Modell, das Spiking Neural Networks (SNNs) mit traditionellen künstlichen neuronalen Netzen (KNNs) kombiniert, und diskutiert sowohl seine Möglichkeiten als auch seine Nachteile. Was letztere betrifft, so stellt Ridger fest, dass SNNs aufgrund ihrer binären Natur noch immer nicht die Präzision und Leistung von KNNs erreichen können. Dennoch unterstreicht er seine Annahme, dass SNNs letztendlich die traditionellen neuronalen Netze beim maschinellen Lernen übertreffen könnten, da sie in der Lage sind, die Funktionen des menschlichen Gehirns genauer zu imitieren. Darüber hinaus wird erörtert, wie und warum SpikeGPT-ähnliche Modelle besonders energieeffizient sind, sowie ihre vielversprechende Anwendbarkeit für Aufgaben, die kontinuierliches Lernen erfordern. Die Zuhörer werden ermutigt, SpikeGPT selbst auszuprobieren.


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