Pina Merkert

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7 Texte von Pina Merkert

Jahr	Abrufe	Text	Texttyp
2018	3, 7, 1, 2, 6, 1, 2, 1, 4, 2, 4, 5	Statistik ist nicht Denken - Wie sich künstliche Intelligenz von menschlicher unterscheidet (Pina Merkert) erschienen in Neuronale Denkfehler (Seite 134 - 141)	Zeitschriftenartikel
2021	59, 1, 4, 1, 1, 1, 2, 3, 4, 1, 2, 4	AeVOC - ESP8266 warnt vor Aerosolen, Feinstaub und Gestank (Pina Merkert) erschienen in c't 3/2021	Zeitschriftenartikel
2022	33, 5, 6, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 3, 6	KI-Co-Autor - So nutzen Sie GPT-3 in eigenen Programmen (Pina Merkert) erschienen in c't 9/2022	Zeitschriftenartikel
2022	4, 1, 6, 4, 3, 2, 5, 2, 3, 4, 2, 7	Aufmerksamkeit reicht - So funktionieren Sprach-KIs vom Typ „Transformer“ (Pina Merkert) erschienen in c't 11/2022	Zeitschriftenartikel
2022		Skalierungshypothese vs. Neurosymbolik - Welche nächsten Schritte muss die KI-Forschung gehen? (Pina Merkert, Philipp Bongartz) erschienen in c't 23/2022	Zeitschriftenartikel
2023	43, 4, 1, 1, 3, 5, 2, 9	Möglichkeiten und Grenzen von ChatGPT (Jo Bager, Pina Merkert) erschienen in ChatGPT & Co.	Zeitschriftenartikel
2023	43, 4, 1, 1, 3, 5, 2, 9	Möglichkeiten und Grenzen von ChatGPT (Jo Bager, Pina Merkert) erschienen in Der universelle Texter	Zeitschriftenartikel

Bemerkungen von Pina Merkert

Von Pina Merkert gibt es im Biblionetz Bemerkungen zu:

Texte KB IB clear	Möglichkeiten und Grenzen von ChatGPT
Begriffe KB IB clear	Chat-GPT, Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence, machine learning

Zeitleiste

CoautorInnen

Jo Bager, Philipp Bongartz

Begriffswolke von Pina Merkert

Begriffswolke
APH KB IB clear

AGI, Algorithmus algorithm, Auswendiglernen learning by heart, Chat chat, Chatbot chat bot, Chat-GPT, Computer computer, computergenerierte Texte / large language model computer-generated text, Daten data, deepfake, DeepL, Denken thinking, Gehirn brain, Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3), Google, GPT-2, Hausaufgaben homework, Informationsverarbeitung information processing, Intelligenz intelligence, iPhone, Kausalität causality, Korrelation, Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence, Kurzzeitgedächtnis short-term memory, Lernen learning, Mensch, Modelle model, Moore's law Moore's law, Muster pattern, Neuron neuron, Neuronales Netz neural network, Optimierung, Prognose, Psychologie psychology, Python, Simulation, Sprache language, Statistik statistics, Virtual Reality virtual reality, Virtualität virtuality, Watson, Zahlen number, Zufall,

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5 Erwähnungen

Aufmerksamkeit reicht - So funktionieren Sprach-KIs vom Typ „Transformer“ (Pina Merkert) (2022)
Skalierungshypothese vs. Neurosymbolik - Welche nächsten Schritte muss die KI-Forschung gehen? (Pina Merkert, Philipp Bongartz) (2022)
ChatGPT & Co. - Mit KI-Tools effektiv arbeiten (2023)
- Schneller als gedacht - ChatGPT zwischen wirtschaftlicher Effizienz und menschlichem Wunschdenken (Philipp Schönthaler) (2023)

Volltexte

	Statistik ist nicht Denken: Artikel als Volltext (: , 297 kByte)
	Skalierungshypothese vs. Neurosymbolik: Artikel als Volltext (: , 1297 kByte; : )
	AeVOC: Artikel als Volltext (: , 458 kByte; : 2021-03-21)
	Aufmerksamkeit reicht: Artikel als Volltext (: , 625 kByte; : )
	Skalierungshypothese vs. Neurosymbolik: Artikel als Volltext (: , 1297 kByte; : )
	KI-Co-Autor: Artikel als Volltext (: , 704 kByte; : )
	Möglichkeiten und Grenzen von ChatGPT: Artikel als Volltext (: , 244 kByte; : )