Doing by Learning - Praxiseinsatz maschinellen Lernens

JavaSPEKTRUM 03/2019

Ständiges Lernen gehört zum Leben. Dadurch komplettieren wir unser Wissen. Und manchmal, wenn auch selten, lernen wir von Fehlern. Dabei ist uns Menschen ziemlich egal, ob wir es mit audiovisuellen, haptischen oder sonstigen Inhalten zu tun haben. Was für Humanoiden selbstverständlich erscheint, ist es für Maschinen und Androiden ganz und gar nicht. Gerade für Systeme, die sich an wechselnde Umgebungen und Situationen anpassen müssen, ist die Fähigkeit zum Lernen existenziell.

Was bedeutet Lernen überhaupt? Wie funktionieren Machine Learning und Deep Learning? Auf welche Art lässt sich Wissen repräsentieren, speichern, suchen und abrufen? Was muss passieren, damit lernende Maschinen das erworbene Wissen auch gezielt einsetzen oder daraus Schlussfolgerungen ziehen können? Wo lauern Fallstricke? Welche Technologien und Werkzeuge für das Lernen existieren? Welche Kompetenzen benötigen Informatiker? Wie nutzen Sie Lernen in Ihren heutigen oder zukünftigen Systemen?

Haben Sie Vorstellungen, Ideen oder Einschätzungen dazu, die Sie mit anderen Lesern teilen möchten? Möchten Sie das Thema zum Beispiel mittels eines Tutoriums vermitteln, einen allgemeinen Überblick geben, einen vertiefenden Fachartikel erstellen, Best Practices vorstellen, existierende Lösungen erläutern, passende Werkzeuge oder Fachliteratur rezensieren?

Die Redaktion von JavaSPEKTRUM sucht für die Ausgabe 03/2019 entsprechende Beiträge und freut sich über Ihre Vorschläge bzw. Artikelkurzbeschreibungen bis zum 15.02.2019.

Wichtige Termine:

• 15.02.2019: Einreichung der Artikelkurzbeschreibung
• 29.03.2019: Späteste Abgabe des fertigen Beitrages (Rohfassung)
• 31.05.2019: Erscheinungsdatum der Ausgabe

Einreichung bitte an javaspektrum(at)sigs-datacom.de

Die Formatierungsrichtlinie können Sie hier herunterladen.

In der Einreichung sollten auch die folgenden Informationen enthalten sein:

  • Basis (z. B. Projektbericht, Studie, zusammenfassende Überlegungen, Forschungsarbeit) Kontaktinformationen des Hauptautors (Name, Vorname, Unternehmen, E-Mail, Telefonnummer)
  • Kurzbiografie des/der Autor(en) inklusive der Beziehung zu dem Thema; Falls dies nicht Ihre erste Veröffentlichung ist, nennen Sie bitte auch Ihre letzten Veröffentlichungen. Je besser der Vorschlag zu beurteilen ist, umso höher sind die Chancen, dass er angenommen wird.

Beiträge sollen einen Umfang zwischen 14.000 und 22.000 Zeichen haben (inkl. Leerzeichen). Gehen Sie als Richtwert von 4-6 Wordseiten inklusive Ihrer Abbildungen aus. Weitere Infos finden Sie in unseren Autorenrichtlinien.

 
Wenn Sie diesen Aufruf für Beiträge in Zukunft automatisch erhalten wollen, dann senden Sie eine E-Mail an Emanuel Rosenauer.