JAX & W-JAX
Die Konferenzen für Java, Architektur- und Software-Innovation

Welche neuronalen Netze gibt es und wofür sind sie gut?

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CNN, LSTM, GRU, RNN, VGG, ResNet, Perceptron, U-Net, PoseNet, GPT, T5, ELMO, Bert, RoBertA … Im Deep Learning wimmelt es vor Abkürzungen, Varianten, Modellen und Architekturen. Gerade für Anfänger ist es hier schwer, überhaupt einen Fuß in die Tür zu bekommen. Wonach muss ich überhaupt googeln, wenn ich auch nur anfangen will, nach einer Lösung zu suchen? Ziel dieser Session ist es, einen Überblick über die vielen Architekturen neuronaler Netze zu bekommen und eine Anleitung zu geben, welche Verfahren die erste Anlaufstelle zum Lösen häufiger Probleme sind. Das Ziel ist Hilfe zur Selbsthilfe, um sich bei der Entwicklung einer Deep Learning basierten Software nicht im Dschungel des Fachjargons und der vielen Alternativen zu verlieren. Die Session richtet sich sowohl an alle, die eine solche Software selbst entwickeln wollen, als auch an diejenigen, die bei einem Deep Learning Projekt in Management, Konzeption oder Integration beteiligt sind und besser verstehen wollen, was in ihrem Projekt überhaupt passiert.

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