07.05.2020 | Ausgabe 05/2020

DEEP LEARNING IN MULTIMEDIA

Conceptual design of a neural network for the task of image classification. The computer initially “understands” raw sensory input data just as a collection of pixel values. The role of the hidden layers is to extract increasingly abstract features from their input. The final layer is then able to recognize parts of objects in the image. / Source: M.M. Waldrop, “News Feature: What are the limits of deep learning?”, National Academy of Sciences, 2019

The advances in Artificial Intelligence (AI) and more specifically in Deep Learning, have hardly left any technical domain unaffected. The idea of Artificial Intelligence is not new: Although the first functional Neural Networks have been introduced in the late 50s, only recently did the field gain so much attention in the scientific and business world. What happened that suddenly Artificial Intelligence has gained so much attention? What is the impact on the multimedia landscape and what are the emerging challenges for broadcasters?

Die Entwicklungen hinsichtlich Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere im Bereich von Deep Learning haben kaum einen technischen Bereich unberührt gelassen. Die Idee der Künstlichen Intelligenz ist nicht neu: Obwohl die ersten funktionalen Neuronalen Netze bereits Ende der 50er Jahre Gegenstand der Forschung waren, hat das Gebiet erst vor kurzem in der Wissenschafts- und Geschäftswelt so viel Aufmerksamkeit erhalten. Was ist passiert, dass Künstliche Intelligenz plötzlich so viel Aufmerksamkeit erlangt? Welche Auswirkungen hat dies auf die Multimedia-Landschaft und vor welchen Herausforderungen stehen die Rundfunkanstalten?

---

5 Seiten


 

Newsletter
Ja, ich möchte den Newsletter von FKT abonnieren