Grundlagen des Deep Learning

Beschreibung: Unter Maschinellem Lernen (Machine Learning) werden die Methoden zusammengefasst, die in der AI zur Erstellung von Wissen aus Erfahrungswerten angewendet werden. Die dabei verwendeten Algorithmen analysieren Trainingsdaten, um Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Diese werden dann zur Beurteilung neuer Situation in der allgemeinen Diagnose von Daten, für Sprach-, Text- und Bilderkennung und auch für autonome Systeme (z.B. Roboter) eingesetzt. Deep Learning ist ein spezialisiertes Verfahren für maschinelles Lernen um vielschichtige künstliche neuronale Netze zu trainieren. Mit dieser Methode wurden zuletzt vielversprechende Erfolge im Bereich der AI erzielt.

Ziel

Sie lernen die grundlegenden Methoden des maschinellen Lernens und ihre Einsatzmöglichkeiten kennen. Sie verstehen die Anwendungsgebiete von neuronalen Netzen und insbesondere von Deep Learning und können deren Möglichkeiten und Grenzen abzuschätzen. Sie können die angesprochenen Technologien bewerten und einschätzen, ob sich der Einsatz in ihrem Unternehmen bzw. für wichtige Aufgabenstellungen lohnen kann.

Zielgruppe

Technische Entscheider, Leiter von Innovationsprojekten, Software-Architekten

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