Deep Learning

Aktivierungsfunktionen
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Aktivierungsfunktionen sind grundlegend für künstliche neuronale Netzwerke, da sie Nichtlinearität einführen und das Erlernen komplexer Muster ermöglichen. Dies...

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Activation Functions Neural Networks +3
AllenNLP
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AllenNLP ist eine robuste Open-Source-Bibliothek für NLP-Forschung, entwickelt von AI2 auf PyTorch. Sie bietet modulare, erweiterbare Werkzeuge, vortrainierte M...

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NLP Open Source +6
Anomalieerkennung in Bildern
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Die Anomalieerkennung in Bildern identifiziert Muster, die von der Norm abweichen, was für Anwendungen wie industrielle Inspektion und medizinische Bildgebung e...

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Anomaly Detection Image Analysis +4
Backpropagation
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Backpropagation ist ein Algorithmus zum Trainieren künstlicher neuronaler Netze, indem Gewichte angepasst werden, um den Vorhersagefehler zu minimieren. Erfahre...

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AI Machine Learning +3
Batch-Normalisierung
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Batch-Normalisierung ist eine transformative Technik im Deep Learning, die den Trainingsprozess von neuronalen Netzwerken erheblich verbessert, indem sie intern...

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AI Deep Learning +3
BERT
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Entdecken Sie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ein Open-Source-Maschinelles Lern-Framework von Google für die Verarbeitung natürl...

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BERT NLP +5
Bidirektionales LSTM
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Bidirektionales Long Short-Term Memory (BiLSTM) ist eine fortschrittliche Art von rekurrenter neuronaler Netzwerkarchitektur (RNN), die sequenzielle Daten in Vo...

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Bidirectional LSTM BiLSTM +4
Bilderkennung
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Erfahren Sie, was Bilderkennung in der KI ist, wofür sie verwendet wird, welche Trends es gibt und wie sie sich von ähnlichen Technologien unterscheidet.

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AI Image Recognition +6
BMXNet
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BMXNet ist eine Open-Source-Implementierung von Binären Neuronalen Netzwerken (BNNs) auf Basis von Apache MXNet und ermöglicht eine effiziente KI-Bereitstellung...

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Binary Neural Networks MXNet +4
Caffe
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Caffe ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework von BVLC, das für Geschwindigkeit und Modularität beim Aufbau von Convolutional Neural Networks (CNNs) optimie...

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Caffe Deep Learning +4
Chainer
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Chainer ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework, das eine flexible, intuitive und leistungsstarke Plattform für neuronale Netzwerke bietet. Es zeichnet sich...

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Deep Learning AI +4
Computer Vision
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Computer Vision ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der darauf abzielt, Computern das Interpretieren und Verstehen der visuellen Welt zu ermöglich...

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AI Computer Vision +4
Convolutional Neural Network (CNN)
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Ein Convolutional Neural Network (CNN) ist ein spezieller Typ künstliches neuronales Netzwerk, das für die Verarbeitung von strukturierten Gitterdaten wie Bilde...

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Convolutional Neural Network CNN +3
Dall-E
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DALL-E ist eine Reihe von Text-zu-Bild-Modellen, die von OpenAI entwickelt wurden und mithilfe von Deep Learning digitale Bilder aus textlichen Beschreibungen g...

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AI Generative AI +4
Deep Belief Networks (DBNs)
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Ein Deep Belief Network (DBN) ist ein anspruchsvolles generatives Modell, das tiefe Architekturen und Restricted Boltzmann Machines (RBMs) nutzt, um hierarchisc...

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Deep Learning Generative Models +3
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Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens in der Künstlichen Intelligenz (KI), der die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns beim Verarbeiten v...

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Deep Learning AI +5
DL4J
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DL4J, oder DeepLearning4J, ist eine Open-Source, verteilte Deep-Learning-Bibliothek für die Java Virtual Machine (JVM). Als Teil des Eclipse-Ökosystems ermöglic...

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Deep Learning Java +4
Dropout
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Dropout ist eine Regularisierungstechnik in der KI, insbesondere in neuronalen Netzwerken, die Überanpassung bekämpft, indem während des Trainings zufällig Neur...

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Einbettungsvektor
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Ein Einbettungsvektor ist eine dichte numerische Darstellung von Daten in einem mehrdimensionalen Raum und erfasst semantische sowie kontextuelle Beziehungen. E...

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Feinabstimmung
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Die Feinabstimmung von Modellen passt vortrainierte Modelle für neue Aufgaben durch kleinere Anpassungen an und reduziert so den Bedarf an Daten und Ressourcen....

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Fine-Tuning Transfer Learning +6
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Die Fréchet-Inception-Distanz (FID) ist eine Metrik zur Bewertung der Qualität von Bildern, die von generativen Modellen, insbesondere GANs, erzeugt werden. FID...

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GANs Image Quality +3
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Generative KI bezeichnet eine Kategorie von Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik, Code und Videos generieren könne...

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Ein Generativer Vortrainierter Transformer (GPT) ist ein KI-Modell, das Deep-Learning-Techniken nutzt, um Texte zu erzeugen, die menschlichem Schreiben sehr ähn...

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Der Gradientenabstieg ist ein grundlegender Optimierungsalgorithmus, der in Machine Learning und Deep Learning weit verbreitet ist, um Kosten- oder Verlustfunkt...

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Ein Großes Sprachmodell (LLM) ist eine KI, die auf riesigen Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und zu verarbeiten. L...

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Horovod ist ein robustes, quelloffenes Framework für verteiltes Deep Learning, das eine effiziente Skalierung über mehrere GPUs oder Maschinen hinweg ermöglicht...

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Ideogram AI ist eine innovative Bildgenerierungsplattform, die künstliche Intelligenz nutzt, um Textanweisungen in hochwertige Bilder zu verwandeln. Durch den E...

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Instanzsegmentierung ist eine Aufgabe des maschinellen Sehens, bei der jedes einzelne Objekt in einem Bild mit pixelgenauer Präzision erkannt und abgegrenzt wir...

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Instance Segmentation Computer Vision +5
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Keras ist eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Open-Source-API für hochentwickelte neuronale Netzwerke, geschrieben in Python und lauffähig auf TensorFl...

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Künstliche Intelligenz (KI) im Gesundheitswesen nutzt fortschrittliche Algorithmen und Technologien wie maschinelles Lernen, NLP und Deep Learning, um komplexe ...

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Konvergenz in der KI bezeichnet den Prozess, bei dem Maschinenlern- und Deep-Learning-Modelle durch iteratives Lernen einen stabilen Zustand erreichen, indem si...

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Künstliche Neuronale Netze (ANNs) sind eine Untergruppe von Machine-Learning-Algorithmen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Diese Rechenmodelle be...

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Long Short-Term Memory (LSTM) ist eine spezialisierte Architektur von Rekurrenten Neuronalen Netzwerken (RNN), die darauf ausgelegt ist, langfristige Abhängigke...

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Entdecken Sie die Sequenzmodellierung in KI und maschinellem Lernen – sagen Sie Sequenzen in Daten wie Text, Audio und DNA voraus oder generieren Sie sie mithil...

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