Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs
Aktualisiert: 2023-06-11
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Deepfakes – manipulierte oder synthetische audiovisuelle Medien, meist erzeugt mit Hilfe von KI – finden in verschiedensten Kontexten Anwendung: von Politik über Pornografie und Kriminalität bis hin zu Wirtschaft, Strafverfolgung, Kunst, Satire, Bildung und Aktivismus. Die Studie bietet erstmals eine holistische Technikbewertung der gesellschaftlichen und ethischen Auswirkungen von Deepfakes in diesen Kontexten und untersucht mögliche Reaktionen auf die neue Technologie – von (supra-)nationaler Regulierung bis hin zu KI-basierter Deepfake-Detektion. Sie richtet zudem konkrete Handlungsempfehlungen etwa an Politik, Forschungsförderung und BürgerInnen. Die enthaltene interaktive Lehreinheit fördert die Medienkompetenz zu Deepfakes.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Deepfakes – manipulierte oder synthetische audiovisuelle Medien, meist erzeugt mit Hilfe von KI – finden in verschiedensten Kontexten Anwendung: von Politik über Pornografie und Kriminalität bis hin zu Wirtschaft, Strafverfolgung, Kunst, Satire, Bildung und Aktivismus. Die Studie bietet erstmals eine holistische Technikbewertung der gesellschaftlichen und ethischen Auswirkungen von Deepfakes in diesen Kontexten und untersucht mögliche Reaktionen auf die neue Technologie – von (supra-)nationaler Regulierung bis hin zu KI-basierter Deepfake-Detektion. Sie richtet zudem konkrete Handlungsempfehlungen etwa an Politik, Forschungsförderung und BürgerInnen. Die enthaltene interaktive Lehreinheit fördert die Medienkompetenz zu Deepfakes.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs
Aktualisiert: 2023-05-11
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Aktualisiert: 2023-05-11
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Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs
Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an
GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an
GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an
GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2023-05-08
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Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an
GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an
GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
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"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an
GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Organic poly(3,4-ethylenedioxythiophene) (PEDOT) as well as the inorganic materials gallium nitride (GaN) and zinc oxide (ZnO) are established materials for electrical devices. Ideally, connecting those materials allows for the combination of the advantages whilst circumventing the challenges thus forming a good platform for the realization of technically complex devices like three-dimensional core-shell light-emitting devices (LEDs). So far, established deposition techniques like spincoating lack the ability to deposit homogeneous coatings on complex structures like inorganic nano- or micropillars. A promising deposition technique that fulfills these requirements is oxidative chemical vapor deposition (oCVD). oCVD allows for conformal and homogeneous polymer coatings on all substrates that are stable in vacuum independently of the individual complexity of the surface.
In this work, the electrical characteristics of hybrid PEDOT/GaN and PEDOT/ZnO structures are investigated. The PEDOT layer is deposited using oCVD. The thesis is subdivided into two main topics. Firstly, the parameters of the oCVD process will be examined, secondly, the electrical properties of the interfaces in question will be characterized. Concerning the oCVD process, the influence of parameters like deposition time, substrate temperature, and temperature of the oxidizing agent on reproducible PEDOT film thickness and lateral conductivity will be demonstrated. Longer deposition times, lower substrate temperatures, and higher temperatures of the oxidizing agent lead to thicker PEDOT layers. The largest impact to control the process has the substrate temperature. Higher substrate temperatures result in larger lateral conductivities which are in the order of several 100 S/cm for the deposited PEDOT films presented in this work. Depositing p-doped oCVD-PEDOT on n-doped substrates like n-ZnO or n-GaN results in an electrical diode characteristic in current-voltage measurements. The rectification ratio comprises up to eight orders of magnitude. The electrical characteristics of the hybrid interface show a great thermal (proven up to 150◦C) and temporal stability of more than two years upon storage in darkness and at ambient conditions. Applying the Schottky model to the current-voltage characteristics of the hybrid interface allows for the deduction of ideality factors and electronic barrier heights. The ideality factors are below 2.0 and imply a low defect density at the interface. Mean barrier heights are in the order of 1.3 eV and 1.4 eV for PEDOT/ZnO and PEDOT/GaN interfaces, respectively. Ideality factors and mean barrier heights follow the predicted temperature dependency of a lateral inhomogeneous barrier height in agreement with the Schottky model. This supports the claim of metallic behavior of PEDOT and thermionic emission as the dominant conduction mechanism at the interface. The hybrid organic-inorganic interfaces can be applied for applications like hybrid LEDs as is shown in the outlook of this work for a planar device. The results, therefore, highlight a path to the design and construction of complex hybrid organic-inorganic devices like hybrid LEDs based on GaN micropillars.
Aktualisiert: 2023-02-16
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Deepfakes – manipulierte oder synthetische audiovisuelle Medien, meist erzeugt mit Hilfe von KI – finden in verschiedensten Kontexten Anwendung: von Politik über Pornografie und Kriminalität bis hin zu Wirtschaft, Strafverfolgung, Kunst, Satire, Bildung und Aktivismus. Die Studie bietet erstmals eine holistische Technikbewertung der gesellschaftlichen und ethischen Auswirkungen von Deepfakes in diesen Kontexten und untersucht mögliche Reaktionen auf die neue Technologie – von (supra-)nationaler Regulierung bis hin zu KI-basierter Deepfake-Detektion. Sie richtet zudem konkrete Handlungsempfehlungen etwa an Politik, Forschungsförderung und BürgerInnen. Die enthaltene interaktive Lehreinheit fördert die Medienkompetenz zu Deepfakes.
Aktualisiert: 2023-02-14
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Deepfakes – manipulierte oder synthetische audiovisuelle Medien, meist erzeugt mit Hilfe von KI – finden in verschiedensten Kontexten Anwendung: von Politik über Pornografie und Kriminalität bis hin zu Wirtschaft, Strafverfolgung, Kunst, Satire, Bildung und Aktivismus. Die Studie bietet erstmals eine holistische Technikbewertung der gesellschaftlichen und ethischen Auswirkungen von Deepfakes in diesen Kontexten und untersucht mögliche Reaktionen auf die neue Technologie – von (supra-)nationaler Regulierung bis hin zu KI-basierter Deepfake-Detektion. Sie richtet zudem konkrete Handlungsempfehlungen etwa an Politik, Forschungsförderung und BürgerInnen. Die enthaltene interaktive Lehreinheit fördert die Medienkompetenz zu Deepfakes.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Die Verwendung von Wide Band Gap-Halbleitern stellt Anforderungen an die Verlustmessung und die Entwärmung einer Schaltung, welche mit herkömmlicher Technik nur unzureichend zu erfüllen sind. In dieser Arbeit wird eine Methode entwickelt, die eine Abschätzung des relativen Fehlers der Strommessung im Doppelpulstest ermöglicht. Mit ihr werden anschließend verfügbare Sensoren untersucht und eine neue Variante vorgeschlagen. Außerdem wird eine Entscheidungshilfe erstellt, mit der die Auswahl eines geeigneten Stromsensors vereinfacht wird, sofern für die geplante Anwendung überhaupt eine Option existiert. Weiterhin wird ein Prüfstand entwickelt, mit dem die Wärmeleitfähigkeit
thermischer Interface-Materialien präzise bestimmt werden kann. Eine detaillierte Fehlerbetrachtung stellt dabei relative Messfehler in Aussicht, die mit gängigen Standardmethoden nicht erreicht werden können. Abschließend wird untersucht, wie weit sich die Miniaturisierung leistungselektronischer Systeme durch die Anwendung dieser Ergebnisse voran treiben lässt und wo die absehbaren Grenzen liegen.
Aktualisiert: 2023-01-19
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GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2023-04-24
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GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning
Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar
"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2023-04-24
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"Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2023-04-24
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Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs
Aktualisiert: 2023-04-11
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Die Sputterepitaxie ist eine neue Methode zur Herstellung von Gruppe-III-Nitriden, die sich durch eine gute Skalierbarkeit und niedrige Prozesstemperaturen auszeichnet. In dieser Arbeit konnten damit lumineszierende InGaN-Quantenstrukturen mit Indiumkonzentrationen von 20 % erzeugt werden.
In dicken Schichten konnten hohe Aluminiumkonzentrationen mit Emissionswellenlängen im UV-C und Indiumkonzentrationen bis 65 % gezeigt werden.
Die verwendete Anlagentechnik ist dargestellt und es wurde eine Optimierung anhand von Prozessparametern durchgeführt. In gewachsenen GaN-Schichten wurden Plasmaschäden anhand von TEM-Messungen nachgewiesen, die durch Simulationen auf energiereiche Stickstoffatome zurückgeführt werden konnten. Durch eine Druckerhöhung konnten die Qualität des gesputterten GaN verbessert werden.
Die im GaN vorliegende parasitäre Elektronenkonzentration konnte durch das Kosputtern von Magnesium reduziert werden.
Aktualisiert: 2020-12-26
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