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Machine Learning and Big Data-enabled Biotechnology

Die Kognitive Kybernetik (Cognitive Cybernetics) als neue Wissenschaftsdisziplin ist die logische und praktische Konsequenz der zunehmenden Technologisierung der Wissenschaften und der Lebenswelten. Als solche greift die Technologie in der Ausprägung einer multiplikativen Verknüpfung von Methoden und Techniken überall dort, wo „Intelligenz“ heute unter Umständen nicht mehr ausreicht.Kognitive Kybernetik ist damit auch eine Erkenntnistheorie zum Begreifen (=Verstehen, Erklären, Realisieren) von kognitiven Systemen. Letzteres gilt als Voraussetzung zur Entwicklung und dem nachhaltigen Einsatz von Techniken zur Beherrschung technologisierter, komplexer, soziotechnologischer Systeme. Das neue Paradigma eines solchen kognitiv-soziotechnologischen Systems ist die Orchestrierung autonomer Cognitive Computing Systeme, die in ständiger Interoperation mit anderen Systemen lernen, sich entwickeln und so auf sich selbst bzw. andere Systeme der Umwelt ein- und auswirken. Der Autor Prof. Dr. Matthias Haun ist für die Entwicklung und weltweite Einführung „Kognitiver Lösungen“ verantwortlich. Ziel ist es, durch die Entwicklung solcher intelligenten, lernenden und vorausschauenden Systeme die Digitalisierung und Kognitivierung von Lebenswelten verantwortungsbewusst voranzutreiben, um damit auch deren Einsatz im Sinne der Nachhaltigkeit gewährleisten zu können. Herr Haun leitet zudem zwei interdisziplinäre Forschungsprogramme, in deren Rahmen unter anderem zukünftige Paradigmen, Methoden und Techniken des Cognitive Computing entwickelt werden. Er hat weltweit mehrere Professuren inne, unter anderem seit Januar 2018 eine Shared Professorship für Kognitive Kybernetik und Philosophie der Kognitionswissenschaften. Neben den Forschungen im Bereich der technologisierten Kognitionswissenschaften widmet sich der Informatiker und Philosoph auch um die Transformation dieser Technologien in die Lebenspraxis und positioniert sich kritisch zu den gesellschaftlichen Implikationen. Er bringt 30 Jahre Erfahrung in der Entwicklung intelligenter Lösungssysteme im Finanzdienstleistungssektor, in der Forschung und Industrie mit.

Reanimation und Erweiterung einer Wissenschaftsdisziplin zur Digitalisierung und Kognitivierung von Lebenswelten

Kognitive Kybernetik

Hands-on Computer Vision

Studies in National Governance and Emerging Technologies

This book examines how artificial intelligence systems and their applications in security and defence are entangled with governance and policy processes in the EU. Combining concepts and insights from (critical) security studies and science and technology studies, it argues that behind the various AI-related policy initiatives in the EU are particular narratives on security and defence based on European fears of technological innovation and strategic gaps. In this respect, the book casts light on how such beliefs have become increasingly instrumentalized in the European governance dynamics, and subsequently embedded in successive policy initiatives and security and defence research programmes. It challenges conventional understandings of AI technologies as mere security and defence-enabling instruments, by providing a conceptually driven analysis of how certain visions of AI help govern and control one of the most dynamic emergent socio-technical fields. The book will appeal to all those interested in artificial intelligence, security studies, technology and European governance.&nbsp; Raluca Csernatoni is a Research Fellow at Carnegie Europe, where she works on the nexus between European defence and emerging technologies. She is also Guest Professor at the Centre for Security, Diplomacy and Strategy (CSDS), Vrije Universiteit Brussel, Belgium, and Visiting Faculty in the Department of International Relations, Central European University, Austria.

Artificial Security and the Politics of Hype in the EU

Sustainable Computing and Optimization

V2X, ITS & Telematics

Mobile Intelligence for Autonomous Driving Systems

While the field of Deep Learning has been advancing at frightening speeds during the last ten years, we do not have a plausible theoretical explanation of its success yet. One can safely say that Deep Learning works, but nobody really understands why. Nevertheless, starting around five years before now, a decent number of theoretical papers specifically concerning neural nets started to emerge at top machine learning venues. This makes us think that the core of Deep Learning theory has already started to crystallize.The goal of the present book is to present these core concepts of Deep Learning theory to readers so that they could directly dive into recent papers of this area. For this purpose, each chapter elaborates a simple model or a classical result in details first and then discusses possible generalizations and more recent developments of the same idea.We have to warn the reader that the present book is not a mathematical manuscript. Not all results here are stated as formal theorems and not all theorems are provided with complete and rigorous proofs. Many of the theorems of the book are proven up to some technical lemmas, while for some there is only a proof sketch. This conforms with the main idea of the book: present and illustrate concepts rather than reproduce all the results.The book, in its present form, covers the following topics: uniform generalization bounds, PAC-bayesian generalization bounds, double descent phenomena, infinitely-wide networks, implicit bias of gradient descent, loss landscape, gradient descent convergence guarantees, and initialization strategies.

Elements Of Deep Learning Theory

This book analyses Artificial Intelligence (AI) and its impact on sustainability, ethics, security, and society. It provides actionable strategies for eco-friendly AI, navigating legal frameworks, and implementing ethical practices. It examines security challenges from AI misuse, outlining necessary cybersecurity enhancements. Real-world case studies bridge theory and practice. Guidance is provided for aligning AI adoption with societal and environmental goals, promoting responsible AI development for a sustainable future. This comprehensive study of AI begins by looking at AI's role in environmental sustainability, providing actionable strategies for eco-friendly AI development and deployment. This includes understanding the complex relationship between AI and the environment to minimize its footprint and promote AI solutions that contribute to environmental goals. The authors extend into insightful discussion on navigating the intricate legal frameworks and implementing ethical AI practices. This guidance reduces the risk of legal challenges and reputational damage, leading to increased trust and responsible AI development and use. Bridging the gap between theory and practice is another important feature in this book. With real-world case studies, the reader gains practical understanding of how AI is being used in different contexts. This further enhances the accelerated adoption and increased innovation of AI solutions in different fields. This book provides a clear roadmap for responsible and sustainable AI integration, aligning AI initiatives with broader societal objectives.The primary audience for this book includes business leaders, professionals, policymakers, technologists and AI practitioners.

The Blueprint for AI Adoption and Societal Transformation

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