Mit Beispielen wie Autonomen Fahren, selbst lernenden Robotern oder automatischer Hautkrebserkennung sind Deep Learning-Technologien in aller Munde. Doch was genau versteht man unter diesem Begriff? Wie ist Deep Learning in der Welt von Machine Learning einzuordnen? Was sind die neuen Ideen dahinter? Macht es Sinn, diese Technologien in meinem Projekt einzusetzen? Und wenn ja, wie gehe ich dabei vor?

Diese Expert Session gibt einen Einstieg in das Themengebiet des Deep Learnings. Um genannte Fragen zu beantworten werden die grundlegenden Ideen und Konzepte von Deep Learning erläutert. Des Weiteren wird darauf eingegangen, wie man eigene Lösungen umsetzen kann und welche Probleme dabei möglich sind. Abschließend werden verschiedene Fallbeispiele vorgestellt, die einen Überblick über mögliche Einsatzmöglichkeiten zeigen.

Agenda

•  Grundlagen
  • Neuronale Netze
  • CNN (Convolutional Networks)
  • RNN (Recurrent Neural Network)
  • GAN (Generative Adversarial Networks)
  • Deep Reinforcement Learning
  • Datenaufbereitung
• Umsetzung
  • Frameworks
  • Infrastruktur
  • Cloud Lösungen
  • Use Cases
  • Beispielanwendung
• Fallbeispiele

Zielgruppe

Software-Entwickler*innen, Entscheidungsträger mit technischem Hintergrund, Projektmanagement