Ein Autoencoder ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das verwendet wird, um effiziente Codierungen von Daten zu lernen. Das Ziel eines Autoencoders besteht darin, eine komprimierte Darstellung für einen Datensatz zu...
Blog
Was ist Deep Learning?
Haben Sie sich schon mal gefragt, wie die Übersetzer-App von Google in der Lage ist, ganze Absätze innerhalb von Millisekunden von einer Sprache in eine andere zu übersetzen? Was autonomes...
KI und Deep Learning in Unternehmen
Dieser Artikel richtet sich an die Unternehmensleitung, die einen Überblick über den Einsatz Künstlicher Intelligenz in Unternehmen erhalten möchte bzw. über eine Integration dieser Technologie nachdenkt. Einführung Künstliche Intelligenz ist...
Stochastic Policy Gradients
Stochastic Policy Gradients ist eine Methode aus dem Bereich des Deep Reinforcement Learning. Von selbstfahrenden Autos bis hin zu Robotern: Mit Stochastic Policy Gradients können wir einer künstlichen Intelligenz beibringen,...
Satz von Bayes
Das Bayes-Theorem ist vielleicht das wichtigste Theorem auf dem Gebiet der mathematischen Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie. Aus diesem Grund wird das Theorem sehr häufig im Bereich der Datenwissenschaft verwendet. In diesem...
Deep Double Q-Learning
0. Einführung Dieses Tutorial ist der dritte Teil der Serie über Deep Reinforcement Learning. In diesem werde ich mich auf viele Grundlagen und Theorien aus den zwei vorangegangenen Tutorials beziehen....
Wer wird von der Künstlichen Intelligenz am meisten profitieren?
Das Beratungsunternehmen McKinsey & Company schätzt, dass Künstliche Intelligenz das Potenzial hat, zwischen 3,5 Billionen und 5,8 Billionen Dollar an Wert in neun Geschäftsbereichen in 19 Branchen zu schaffen -...
Deep Q-Learning
Ein mathematischer Leitfaden durch Deep-Q Learning. In diesem zweiten Teil der mehrteiligen Serie über Deep Reinforcement Learning stelle ich Ihnen einen effektiven Ansatz vor, wie KI-Agenten lernen können, sich in...
Deep Reinforcement Learning: Markov Decision Processes
Dieses Tutorial ist der erste einer mehrteiligen Serie über selbstlernende KI-Agenten oder, um es genauer zu sagen, Deep Reinforcement Learning. In diesem ersten Teil der Serie geht es in erster...
Haben wir den Turing-Test bereits bestanden?
Google hat eine KI vorgestellt, die per Telefon Reservierungen vornehmen kann. Wurde der Turing-Test endlich bestanden?
Restricted Boltzmann Machines als Empfehlungssysteme
In diesem Tutorial möchte ich Ihnen zeigen, wie Restricted Boltzmann Machines als Empfehlungssysteme für Filme verwendet werden können. Das Tutorial baut direkt auf dem Artikel "Deep Learning trifft auf Physik:...
Fachkräftemangel in Machine Learning
Künstliche Intelligenz und vor allem Machine und Deep Learning werden unseren Alltag komfortabler und spannender machen. KI ist bereits in unserem Alltag zu finden: selbstfahrende Autos, Google Translate, Siri, Google...
Deep Learning Trifft auf Physik: Restricted Boltzmann Machines
In diesem Tutorial erfahren Sie die theoretischen Grundlagen hinter den Restricted Boltzmann Machines (deutsch: Beschränkte Boltzmann Maschinen). Interessanterweise greifen diese neuronalen Netze auf viele Konzepte aus der Physik zurück. Darüber...
Wie sieht ein Machine Learning Projekt eigentlich aus?
Haben Sie sich schon einmal gefragt, wie ein Machine Learning bzw. Data Science Projekt in einer industriellen Umgebung aussieht? In diesem Artikel werde ich Ihnen den typischen Lebenszyklus eines solchen...
Klassifizierung von Emotionen in Netflix Reviews mit Deep Learning
In diesem Artikel werden wir das Thema der Stimmungsanalyse mit künstlicher Intelligenz. Insbesondere wird es darum gehen, mithilfe eines neuronalen Netzes echte Netflix-Rezensionen hinsichtlich der Emotionen, die dieser Rezension zugrunde...
Optimierung in Deep Learning: AdaGrad, RMSProp, ADAM
In diesem Artikel stelle ich Ihnen vier der wichtigsten Optimierungsalgorithmen in Deep Learning vor. Mit diesen Algorithmen lassen sich die neuronalen Netze schneller trainieren und erzielen gleichzeitig eine bessere Leistung....
Batch-Normalisierung in Deep Learning
In diesem Artikel werde ich Ihnen die Theorie und die praktische Umsetzung einer sehr nützlichen und effektiven Technik, die als "Batch-Normalization" (deutsch: Batch Normalisierung) bezeichnet wird, vorstellen. Batch-Normalisierung kann das...
Identifikation von Finanzbetrug mit Deep Learning
In diesem detaillierten Tutorial erfahren Sie, wie Deep Learning und künstliche neuronalen Netze zur Detektion von Finanzbetrug eingesetzt werden können. Darüber hinaus zeige ich Ihnen wie das entsprechende Deep Learning...
Künstliche Intelligenz – Nur Hype?
Über kaum ein Thema in der heutigen Technologiewelt wird so hartnäckig diskutiert wie über die KI. Für die Pessimisten drohen Europa und Deutschland im globalen Wettbewerb mit den USA und...
Geschichte der Künstlichen Intelligenz
In diesem Artikel möchte ich Ihnen einen Einblick in die wichtigsten Momente in der Geschichte der Künstlichen Intelligenz geben: von den Anfängen in den 40er Jahren, über die goldenen Jahre...