Deep Learning und TensorFlow

TensorFlow ist ein Open Source 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 Deep Learning.

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.

Sie haben es eilig? Dann speichern Sie diesen Blogartikel von R23 als PDF

Brauchen Sie den Inhalt dieses Artikels “Deep Learning und TensorFlow” schnell und bequem? Dann speichern Sie ihn doch einfach als PDF!

Download PDF

Verwandeln Sie Ihren Commerce mit AR und 3D-Produktvisualisierung!

Bei uns geht es um Techniken, die es schaffen, das Produkt zum Erlebnis zu machen. Virtual & Augmented Reality, 360 Grad-Videos, Darstellungen in 3D, virtuelle Showrooms. Die Besucher:innen sollen eintauchen in die Welt des Unternehmens mit immersiven Technologien.

Sie können uns mit der Erstellung von individuellen 3D-Visualisierungen beauftragen. Jeder kann 3D-Visualisierungen bei unserem Kreativservice bestellen – unabhängig davon, ob Sie nur ein einzelnes 3D-Modell benötigen oder viele.

Produktion von 3D-Inhalten

R23 setzt auf selbstlernende Systeme für die reale Welt

An vielen Stellen benutzen wir mit einer Selbstverständlichkeit Deep Learning, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen. Zum Beispiel bei der Bildanalyse verwenden wir bei r23 Künstliche Intelligenz. 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

Jetzt bist du gefragt!

Hast du Anregungen, Ergänzungen, einen Fehler gefunden oder ist dieser Beitrag nicht mehr aktuell? Dann freuen wir uns auf deinen Kommentar.

Du kannst diesen Beitrag natürlich auch weiterempfehlen. Wir sind dir für jede Unterstützung dankbar!