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Deep Dive into Deep Learning – Modul 1: Technische Implikationen, Anwendungsbeispiele, Theorie

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KI ist fest in unserem Alltag verankert, von der Verkehrsschilderkennung bis zur Sprachsteuerung. Klassische Programmiermethoden stoßen häufig bei der Entwicklung an ihre Grenzen, weshalb KI-Algorithmen notwendig sind. Modul 1 unserer Webinar-Reihe betrachtet künstliche neuronale Netze (KNN) aus einer übergeordneten Perspektive.

Deep Dive into Deep Learning – Modul 3: Erfolgsfaktoren des Deep-Learning, Investitionskosten

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KI ist fest in unserem Alltag verankert, von der Verkehrsschilderkennung bis zur Gesichtserkennung. Besonders in der Automobilindustrie und im autonomen Fahren spielen KI-Algorithmen eine wichtige Rolle. Klassische Programmiermethoden stoßen bei der Entwicklung an ihre Grenzen, weshalb KI-Algorithmen notwendig sind. Modul 3 zeigt die Entwicklung und Vorteile von KI auf.

Deep Dive into Deep Learning – Modul 1: Technische Implikationen, Anwendungsbeispiele, Theorie

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KI ist fest in unserem Alltag verankert, von der Verkehrsschilderkennung bis zur Sprachsteuerung. Klassische Programmiermethoden stoßen häufig bei der Entwicklung an ihre Grenzen, weshalb KI-Algorithmen notwendig sind. Modul 1 unserer Webinar-Reihe betrachtet künstliche neuronale Netze (KNN) aus einer übergeordneten Perspektive.

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KI ist fest in unserem Alltag verankert, von der Verkehrsschilderkennung bis zur Gesichtserkennung. Besonders in der Automobilindustrie und im autonomen Fahren spielen KI-Algorithmen eine wichtige Rolle. Klassische Programmiermethoden stoßen bei der Entwicklung an ihre Grenzen, weshalb KI-Algorithmen notwendig sind. Modul 3 zeigt die Entwicklung und Vorteile von KI auf.

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