YP1BW12 Webinar Künstliche Intelligenz: Deep Learning

Beginn Mo., 18.03.2019, 19:00 - 20:00 Uhr
Kursgebühr 5,00 € (aktuelles Entgelt)
Teilnehmerentgeltstaffelung 5 € - Sonderveranstaltung
Dauer 1 x 2
Kursleitung Dr. Daniel Paurat

Die Technologie des "Deep Learning" ist einer der Gründe, warum die Künstliche Intelligenz (KI) eine aktuelle Hochphase erfährt. Neuronale Netze, wozu auch das Deep Learning gehört, sind aufgrund ihrer vielen unterschiedlichen Netzarchitekturen extrem flexibel im Einsatz und haben in fast allen Teil-bereichen des maschinellen Lernens Einzug erhalten. Bis vor wenigen Jahren spielten neuronale Netze allerdings im maschinellen Lernen eine eher beiläufige Rolle. Mit der Rechenleistung moderner Computer (insbesondere der von Grafikkarten) und im Zeitalter von Big Data haben sich jedoch viele Schwierigkeiten, mit denen sie lange Zeit kämpfen mussten, drastisch reduziert. Heute erleben so genannte tiefe neuronale Netze, die noch vor wenigen Jahren technisch nicht handhabbar gewesen wä-
ren, in Anwendung und Forschung großen Aufschwung. Ihre neue Beliebtheit begründet sich vor allem darauf, dass sie in einigen Bereichen des maschinellen Lernens komplett neue Maßstäbe gesetzt haben. Dieser Vortrag bietet eine Einleitung in die Funktionsweise neuronaler Netze und verschafft einen Überblick zu den verschiedenen Architektur-Typen, sowie den aktuellen Programm-Bibliotheken.

Referent:
Dr. Daniel Paurat
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme, Sankt Augustin

Nach Buchung erhalten Sie von uns einen Zugangslink und können sich den Vortrag daheim in Ruhe anschauen und auch direkt Fragen an den Dozenten stellen.
Die Technologie des "Deep Learning" ist einer der Gründe, warum die Künstliche Intelligenz (KI) eine aktuelle Hochphase erfährt. Neuronale Netze, wozu auch das Deep Learning gehört, sind aufgrund ihrer vielen unterschiedlichen Netzarchitekturen extrem flexibel im Einsatz und haben in fast allen Teil-bereichen des maschinellen Lernens Einzug erhalten. Bis vor wenigen Jahren spielten neuronale Netze allerdings im maschinellen Lernen eine eher beiläufige Rolle. Mit der Rechenleistung moderner Computer (insbesondere der von Grafikkarten) und im Zeitalter von Big Data haben sich jedoch viele Schwierigkeiten, mit denen sie lange Zeit kämpfen mussten, drastisch reduziert. Heute erleben so genannte tiefe neuronale Netze, die noch vor wenigen Jahren technisch nicht handhabbar gewesen wä-
ren, in Anwendung und Forschung großen Aufschwung. Ihre neue Beliebtheit begründet sich vor allem darauf, dass sie in einigen Bereichen des maschinellen Lernens komplett neue Maßstäbe gesetzt haben. Dieser Vortrag bietet eine Einleitung in die Funktionsweise neuronaler Netze und verschafft einen Überblick zu den verschiedenen Architektur-Typen, sowie den aktuellen Programm-Bibliotheken.

Referent:
Dr. Daniel Paurat
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme, Sankt Augustin

Nach Buchung erhalten Sie von uns einen Zugangslink und können sich den Vortrag daheim in Ruhe anschauen und auch direkt Fragen an den Dozenten stellen.



Kursort

P außerhalb




Termine

Datum
18.03.2019
Uhrzeit
19:00 - 20:00 Uhr
Ort
P außerh.