Für viele Menschen gilt derzeit: Stay at Home – Bleibt zuhause! Räumliche Distanzierung muss aber nicht soziale Distanzierung bedeuten. Es gibt viele Medienformate, die es uns ermöglichen, uns auszutauschen, voneinander zu Lernen und Geschichten zu erzählen. “Schon jetzt gibt es Enkel, die ihren Großeltern einen Podcast aufnehmen, damit sie nicht einsam sind” erklärte Angela Merkel in ihrer Fernsehansprache zum Stand der COVID-19-Maßnahmen der Bundesregierung. Mit “Stay at Home-Podcasttipps” stellen wir regelmässig Podcasts zu Themen der Digitalisierung vor.

Machine Learning

Bei der Wahl der Themen orientieren wir uns zunächst an den Episoden unseres Erklärpodcasts zum Digitalen Wandel. Der Leben X.0-Podcast ist im Sommer 2019 gestartet und erklärt Schlagwörter der Digitalisierung. Zu dem jeweiligen Themenfeld existieren natürlich viele weitere Podcast-Episoden anderer Podcastproduzent*innen, mit denen man ebenso seinem Horizont erweitern kann. Wir stellen einzelne Episoden zu Machine Learning vor.

 

Leben X.0-Erklärpodcast zum digitalen Wandel

Der Leben X.0-Podcast ist Teil unseres Dialogprojekts “Leben & Lernen X.0”, in dem im Dialog mit der Bürgerschaft Fragen zur Zukunft der Bildung, Abeit und Demokratie verhandelt werden. Episode 6 fragt: Was ist Maschinelles Lernen? Als Co-Moderatorin ist dieses Mal Anne-Marie Bernhard dabei, sie arbeitet im Archiv und in der Bibliothek des Museums für Kommunikation Frankfurt. Nach einem Blick in die Wikipedia entfalten drei Expert*innen den Begriff des Machine Learnings aus unterschiedlichen Blickrichtungen: Gudrun Thäter (Mathematikerin, KIT), Dirk Primbs (Developer Relations, Google) und Ralf Stockmann (Innovationsmanagement, Staatsbibliothek zu Berlin) führen in Maschinelles Lernen und Mustererkennung ein und skizzieren spezifische Anwendungungsgebiete.

Das Interview. Mit Philip Banse Wenn Maschinen entscheiden (Medienradio)

Philipp Banse ist Rundfunkjournalist und zugleich Podcaster der ersten Stunde. Das Medienradio gibt es schon seit 2009, auch wenn die Reihe – wie auch in dieser Episode – als “Das Interview mit Philipp Banse” gelabelt ist. Er trifft hier auf Dr. Sandra Wachter, die als Research Fellow für Datenethik, Künstliche Intelligenz, Robotik und Internetregulierung am Oxford Internet Institute der University of Oxford arbeitet. Mit ihr unterhält er sich u.a. über Kontrolle maschinengestützter Entscheidungen.

Modellansatz Machine Learning – Maschinelles Lernen

Der Modellansatz war der erste Wissenschaftspodcast am KIT. Gudrun Thäter und Sebastian Ritterbusch beweisen, dass sich rund um das Mathematik viel erzählen lässt. In Episode 232 unterhält sich Gufdrun Thäter sodann mit Sebastian Lerch vom Institut für Stochastik der KIT-Fakultät für Mathematik. Vom Lehrangebot am KIT über Deep Learning bis zu neuronalen Netzen zieht sich das Gespäch der zwei Wissenschaftler*innen im Spannungsfeld von Forschung und Lehre.

Nachgefragt Wissen: Deep Learning

Philipp Gräbel ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter an RWTH Aachen und arbeitet dort zu den Möglichkeiten der automatisierten Erkennung, Klassifizierung und Zählung von Blutzellen im Knochenmark zur Leukämie-Diagnose. Im Nachgefragt-Podcast erläutertert er zunächst Deep Learning in Abgrenzung zu Machine Learning und schildert in Folge verschiedene Anwendungsarten und -gebiete, zum einem im Kontext von Überwachung, aber auch in seinem Forschungsschwerpunkt der Medizin.

Mann am Detektor, 1920er, Foto: MSPT

Weitere Podcasts zu Machine Learning:

Zum Füllen Eurer Podcast-Vorräte habe ich bei der Podcast-Suchmaschine FYYD eine Kuration erstellt und zudem hier eine Linkliste mit Episoden zum Thema Machine Learning zusammengetragen. Bei Fyyd kann man thematisch nach weiteren Podcasts suchen, wer genau schaut, findet dort eine detaillierte Suchfunktion, die man nach Sprache, Episodenlänge und Erscheinugszeitraum verfeinern kann.

 

Autorin: Tine Nowak
19. April 2020