Ab dem 09.04. lernen Sie in fünf Sessions die Welt der künstlichen Intelligenz kennen. Von Machine Learning über neuronale Netze bis zu Deep Learning.

Deep Learning nutzt neuronale Netze, um große Datensätze zu analysieren. Die Funktionsweise der künstlichen neuronalen Netze ist in vielen Bereichen von dem biologischen neuronalen Netz inspiriert, ...

Der Workshop "KI-Bilderkennung in Python - Deep Learning mit Keras" bietet eine umfassende Einführung in die Grundlagen und praktischen Anwendungen neuronaler Netze. Vom 3. bis zum 5.

Deep Learning nutzt neuronale Netze, um große Datensätze zu analysieren. Die Funktionsweise der künstlichen neuronalen Netze ist in vielen Bereichen von dem biologischen neuronalen Netz inspiriert, ...

Neuronale Netze weisen im Gegensatz zum Gehirn kein “Bewusstsein” auf – sind aber dennoch enorm leistungsfähige algorithmische Modelle. Jedes Problem, das mit einer Verlustfunktion auf eine Reihe von ...

Rekurrente neuronale Netze werden beim Deep Learning und der Entwicklung von Modellen verwendet, die die Neuronenaktivität im menschlichen Gehirn simulieren.

Es nutzt künstliche neuronale Netze, welche die Funktionsweise des menschlichen Gehirns imitieren, um selbstständig komplexe Muster in grossen Datenmengen zu erkennen und zu analysieren.

Deep Learning ist eine KI-Technologie der besonderen Art. Große Vorteile entfaltet das Verfahren bei der effektiven Erkennung und Abwehr von Cyber-Bedrohungen.

Künstliche Neuronale Netze (KNN) sind der wichtigste Teilbereich der künstlichen Intelligenz und kommen beim Maschinellen Lernen zum Einsatz. Damit können Computer Probleme lösen, die zu kompliziert ...

Deep Learning revolutioniert die Bildverarbeitung und ermöglicht präzise Analysen in Objekterkennung und Bildklassifikation. Ein Kurs vermittelt die Techniken.

Neuronale Netze sind ein Forschungsgebiet der Informatik, das in seinen Grundzügen die Denkvorgänge des menschlichen Gehirns nachvollziehen soll. Es hat daher einen interdisziplinären Charakter, der ...