Einführung in Deep Learning

Lernen, wie der Mensch lernt – Deep Learning ist eine Machine-Learning-Technik, die von biologischen Vorbildern inspiriert wurde. Der Computer lernt anhand von Beispielen, komplexe Probleme zu lösen.

Deep Learning hat in den letzten Jahren zahlreiche neue Rekorde aufgestellt, und das Verfahren lässt sich in vielen Bereichen anwenden, z.B. beim autonomen Fahren, komplexen Analysen, Sprachsteuerung oder Automatisierung in der Industrie. Große Datenmengen und Rechenleistung sind ein wesentlicher Faktor, die den Erfolg von Deep Learning möglich machen.

In diesem Vortrag wird eine Einführung in tiefe neuronale Netze präsentiert. Dafür werden die Grundlagen, wie Funktionsweise, Aufbau und Training, vorgestellt und anschließend ein Überblick über moderne Architekturen von tiefen neuronalen Netzen und deren Anwendung gegeben.

Vorkenntnisse

Keine speziellen ML-Vorkenntnisse

Lernziele

Die Teilnehmenden sollen einen Überblick über die Möglichkeiten und den aktuellen Stand der Technik von Deep Learning bekommen.

 

Speaker

 

Christoph Reinders Christoph Reinders hat seinen Master in Informatik an der Leibniz Universität Hannover gemacht und ist als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Informationsverarbeitung (TNT) tätig. Zu seinen Forschungsschwerpunkten gehören die Themen Bildverarbeitung und Machine Learning.

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