Deep Learning und TensorFlow

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ist ein Framework zur datenstromorientierten Programmierung. Es wird von Python-Programmen heraus benutzt und ist in Python und C++ implementiert. Populäre Anwendung findet TensorFlow im Bereich von .

In der Forschung und im Produktivbetrieb wird sie derzeit von verschiedenen Teams in kommerziellen Google-Produkten wie Spracherkennung, Gmail, Google Fotos und Google Suche verwendet. So wird der Kartendienst Google Maps durch Analyse der von Street View aufgenommenen Fotos, die mit Hilfe einer auf TensorFlow basierenden KI analysiert werden, verbessert. Viele dieser Google Produkte nutzten früher die Vorgängersoftware DistBelief. TensorFlow wurde ursprünglich vom Google-Brain-Team für den Google-internen Bedarf entwickelt und später unter der Apache-2.0-Open-Source-Lizenz veröffentlicht.

R23 setzt auf selbstlernende Systeme für die reale Welt

An vielen Stellen benutzen wir mit einer Selbstverständlichkeit Deep Learning, , Maschinelles Lernen. Zum Beispiel bei der Bildanalyse verwenden wir bei r23 . Wer Lust auf einen Bilderkennungstest mit r23 hat, geht auf diese Website, und lädt ein Foto seiner Wahl hoch. Um nur einmal zu sehen, wie das Ganze funktioniert, kann man auf eine Bildanalyse zurückgreifen.

Wir belegen zurzeit einen Online Kurs: Deep Learning und TensorFlow

Dieser Kurs deckt eine Vielzahl von Themen ab, darunter

  • Grundlagen des Neuronalen Netzes
  • TensorFlow Grundlagen
  • Künstliche Neuronale Netzwerke
  • Dicht verbundene Netzwerke (eng. Densely Connected Networks)
  • Faltungsneuronale Netze (eng. Convolutional Neural Networks)
  • Wiederkehrende Neuronale Netzwerke (eng. Recurrent Neural Networks)
  • AutoEncoder
  • Reinforcement Learning
  • OpenAI Gym

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