Dies ist Artikel 4 von 6 der Artikelserie –Einstieg in Deep Learning. Das Gradienten(abstiegs)verfahren ist der Schlüssel zum Training einzelner Neuronen bzw. deren Gewichtungen zu den Neuronen der vorherigen Schicht. Wer dieses Prinzip verstanden hat, hat bereits die halbe Miete zum Verständnis des Trainings von künstlichen neuronalen Netzen. Der Gradientenabstieg wird häufig fälschlicherweise mit der Backpropagation […]
Dies ist Artikel 3 von 6 der Artikelserie –Einstieg in Deep Learning. Das Training von neuronalen Netzen erfolgt nach der Forward-Propagation über zwei Schritte: Fehler-Rückführung über aller aktiver Neuronen aller Netz-Schichten, so dass jedes Neuron “seinen” Einfluss auf den Ausgabefehler kennt. Anpassung der Gewichte entgegen den Gradienten der Fehlerfunktion Beide Schritte werden in der Regel zusammen […]
Was KI schon heute kann und was bis 2020 auf deutsche Unternehmen zukommt Künstliche Intelligenz ist für die Menschheit wichtiger als die Erfindung von Elektrizität oder die Beherrschung des Feuers – davon sind der Google-CEO Sundar Pichai und viele weitere Experten überzeugt. Doch was steckt wirklich dahinter? Welche Anwendungsfälle funktionieren schon heute? Und was kommt […]
Interview mit Sebastian van der Meer über den Einsatz von künstlicher Intelligenz im Unternehmen und dem Mangel an IT-Fachkräften Sebastian van der Meer ist Managing Partner der lexoro Gruppe, einem Technologie- und Beratungsunternehmen in den Zukunftsmärkten: Data-Science, Machine-Learning, Big-Data, Robotics und DevOps. Das Leistungsspektrum ist vielschichtig. Sie vermitteln Top-Experten an Unternehmen (Perm & IT-Contracting), arbeiten […]
Interview mit Prof. Dr. Sven Buchholz über die Evolution von der Utopie zur Realität der KI – Möglichkeiten und Grenzen Prof. Sven Buchholz hat eine Professur für die Fachgebiete Data Management und Data Mining am Fachbereich Informatik und Medien an der TH Brandenburg inne. Er ist wissenschaftlicher Leiter des an der Agentur für wissenschaftliche Weiterbildung […]
Künstliche neuronale Netze sind ein Spezialbereich des maschinellen Lernens, der sogar einen eigenen Trendbegriff hat: Deep Learning. Doch wie funktioniert ein künstliches neuronales Netz überhaupt? Und wie wird es in Python realisiert? Dies ist Artikel 2 von 6 der Artikelserie –Einstieg in Deep Learning. Gleich vorweg, wir beschränken uns hier auf die künstlichen neuronalen Netze des […]
Interview mit Prof. Thomas Schrader zur Motivation des Erlernens von Clinical Data Analytics Prof. Dr. Thomas Schrader ist Fachbereichsleiter Informatik und Medien an der TH Brandenburg und hat seinen Projekt- und Lehrschwerpunkt in der Medizininformatik. Als Experte für Data Science verknüpft er das Wissen um Informatik und Statistik mit einem medizinischen Verständnis. Dieses Wissen wird […]
Interview mit Dr. Christina Bender über die Digitalisierung und Data Science in einem 270-jährigem Familienunternehmen. Dr. Christina Bender ist Senior Digital Strategist mit Schwerpunkt auf Data Science bei der Villeroy & Boch AG. Sie ist Diplom-Finanzökonomin und promovierte Mathematikerin. Als „Quant“ bei der UniCredit und Unternehmensberaterin bei der d‑fine GmbH sammelte sie bereits langjährige Erfahrung in […]
Interview mit Dr. Peter Lauf, dem wissenschaftlichen Leiter des berufsbegleitenden Zertifikatskurses „Data Science“ der Technischen Hochschule Brandenburg, über die Erfahrungen aus bisher drei erfolgreichen Zertifikatskursen. Dr. Peter Lauf studierte im Anschluss an eine kaufmännische Ausbildung Volkswirtschaft. Sein Diplom und die Promotion machte er an der Uni Köln. Heute ist er vor allem als Datenanalytiker, Marketing […]
Um das Optimum aus ihren Daten zu holen, müssen Unternehmen Data Analytics vorantreiben, um Entscheidungsprozesse für Innovation und Differenzierung stärker zu automatisieren. Die Data Science scheint hier der richtige Ansatz zu sein, ist aber ein neues und schnelllebiges Feld, das viele Sackgassen kennt. Cloudera Fast Forward Labs unterstützt Unternehmen dabei sich umzustrukturieren, Prozesse zu automatisieren […]
