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Das Gebiet der k眉nstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) entwickelt sich rasant und erzeugt sowohl Angst als auch Aufregung. W盲hrend viele Menschen ein allgemeines Verst盲ndnis von ML und KI haben, ist Deep Learning eine spezielle Art des maschinellen Lernens, die schwieriger zu beschreiben ist.

Im folgenden Artikel erfahren Sie mehr 眉ber Deep-Learning-Systeme und wie man mit ihnen arbeitet, oder Sie beginnen Ihre Reise mit dem beliebten Kurs, Spezialisierung Deep Learning von DeepLearning.AI.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens, das aus einem neuronalen Netz mit drei oder mehr Schichten besteht:

• Eingabeschicht: Die Daten werden 眉ber die Eingabeschicht eingegeben.

• Verborgene Ebenen: Verborgene Schichten verarbeiten und transportieren Daten zu anderen Schichten.

• Ausgabeschicht: Das Endergebnis oder die Vorhersage wird in der Ausgabeschicht erstellt.

Neuronale Netze versuchen, das menschliche Lernen zu modellieren, indem sie gro脽e Mengen an Informationen, auch Trainingsdaten genannt, verarbeiten und analysieren. Sie f眉hren eine bestimmte Aufgabe mit diesen Daten wiederholt aus und verbessern dabei jedes Mal ihre Genauigkeit. Das ist vergleichbar mit der Art und Weise, wie wir lernen und 眉ben, um unsere F盲higkeiten zu verbessern.聽

Deep-Learning-Modelle

Deep-Learning-Modelle sind Dateien, die von Datenwissenschaftlern so trainiert werden, dass sie Aufgaben mit minimalen menschlichen Eingriffen durchf眉hren k枚nnen. Deep-Learning-Modelle enthalten vordefinierte Schrittfolgen (Algorithmen), die der Datei vorgeben, wie sie bestimmte Daten zu behandeln hat. Diese Trainingsmethode erm枚glicht es Deep-Learning-Modellen, kompliziertere Muster in Texten, Bildern oder T枚nen zu erkennen.

KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning聽

KI, maschinelles Lernen und Deep Learning werden manchmal synonym verwendet, sind aber jeweils unterschiedliche Begriffe.

鈥� K眉nstliche Intelligenz (KI) ist ein Oberbegriff 蹿眉谤 Computersoftware, die die menschliche Kognition nachahmt, um komplexe Aufgaben zu erf眉llen und daraus zu lernen;

鈥� Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, der Algorithmen verwendet, die auf Daten trainiert werden, um anpassungsf盲hige Modelle zu erstellen, die eine Vielzahl komplexer Aufgaben erf眉llen k枚nnen;

鈥� Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem mehrere Schichten innerhalb neuronaler Netze verwendet werden, um einige der komplexesten ML-Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu erledigen;

Sehen Sie sich dieses Video aus dem Kurs Neuronale Netzwerke und Deep Learning an, um mehr 眉ber Deep Learning und neuronale Netzwerke zu erfahren.

Beispiele 蹿眉谤 Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens, der aus einem neuronalen Netz mit drei oder mehr Schichten besteht. Ein neuronales Netzwerk versucht, das Verhalten des menschlichen Gehirns zu modellieren, indem es aus gro脽en Datens盲tzen lernt. Deep Learning ist die Grundlage 蹿眉谤 viele KI-Anwendungen, die die Art und Weise verbessern, wie Systeme und Tools Dienste bereitstellen, z. B. sprachgesteuerte Technologien und die Erkennung von Kreditkartenbetrug.

Autonome Autos

Autonome Fahrzeuge sind bereits auf unseren Stra脽en unterwegs. Deep-Learning-Algorithmen helfen dabei festzustellen, ob andere Autos, Tr眉mmer oder Menschen in der N盲he sind und entsprechend zu reagieren.

Chatbots

Deep-Learning-Chatbots, die menschliche Intelligenz nachahmen sollen (wie Chat-GPT), haben in letzter Zeit an Popularit盲t gewonnen, da sie in der Lage sind, schnell und oft pr盲zise auf nat眉rlichsprachliche Fragen zu antworten. Je umfangreicher der Datenpool ist, desto schneller kann Deep Learning die gew眉nschten Ergebnisse liefern.

Gesichtserkennung

Die Gesichtserkennung spielt eine wichtige Rolle, von der Markierung von Personen in Social Media bis hin zu wichtigen Sicherheitsma脽nahmen. Deep Learning erm枚glicht es Algorithmen, trotz kosmetischer Ver盲nderungen wie Frisuren, B盲rten oder schlechter Beleuchtung genau zu funktionieren.

Medizinische Wissenschaft

Das menschliche Genom besteht aus etwa drei Milliarden DNA-Basenpaaren von Chromosomen. Maschinelles Lernen hilft Wissenschaftlern und anderen Medizinern bei der Entwicklung personalisierter Medikamente und der Diagnose von Tumoren und wird auch 蹿眉谤 andere pharmazeutische und medizinische Zwecke erforscht und genutzt.

Spracherkennung

脛hnlich wie bei der Gesichtserkennung werden beim Deep Learning Millionen von Audioclips verwendet, um Sprache zu lernen und zu erkennen. Es kann dann Algorithmen antreiben, die verstehen, was jemand gesagt hat, verschiedene T枚ne unterscheiden und die Stimme einer bestimmten Person erkennen.

Wie man sich mit der Deep-Learning-Technologie besch盲ftigt

Unabh盲ngig davon, ob Sie sich pers枚nlich oder beruflich 蹿眉谤 Deep Learning interessieren, k枚nnen Sie mit Hilfe von Online-Ressourcen mehr Fachwissen erwerben. Wenn Sie neu auf dem Gebiet sind, sollten Sie einen kostenlosen Online-Kurs wie Einf眉hrung in die generative KI besuchen, der von Google angeboten wird. Die

Teilnahme an einem kostenlosen Kurs eines f眉hrenden Technologieunternehmens kann Ihnen dabei helfen, das n枚tige Grundwissen aufzubauen, um ein unabh盲ngiges Projekt zu starten oder zu entscheiden, ob Sie eine Karriere im Bereich Deep Learning anstreben m枚chten. Sobald Sie das Gef眉hl haben, dass Sie die Grundlagen beherrschen, k枚nnen Sie mit Open-Source Deep-Learning-Plattformen wie Caffe, Theano und TensorFlow experimentieren.

Grundlegende Deep-Learning-F盲higkeiten und -Technologien

Um Deep Learning beherrschen zu k枚nnen, sind umfangreiche technische Kenntnisse erforderlich. In der folgenden Liste finden Sie einige spezifische F盲higkeiten und Systeme, die Sie erlernen m眉ssen, wenn Sie sich beruflich mit Deep Learning besch盲ftigen m枚chten.

• TensorFlow, Apache Kafka

• Maschinelles Lernen und KI-Programmiersprachen

• Physik

• Berechnungen

• Dynamische Programmierung und Kodierung

• Angewandte Mathematik

• Verarbeitung nat眉rlicher Sprache

• Architektur neuronaler Netze

Karrieren im Deep Learning

Genau wie im Bereich des maschinellen Lernens und der k眉nstlichen Intelligenz erleben auch die Berufe im Bereich des Deep Learning ein schnelles Wachstum. Deep Learning hilft Organisationen und Unternehmen bei der Entwicklung von M枚glichkeiten, Aufgaben zu automatisieren und Dinge besser, schneller und kosteng眉nstiger zu erledigen.

Es gibt eine Vielzahl von Karrierem枚glichkeiten, bei denen Deep-Learning-Kenntnisse und -F盲higkeiten zum Einsatz kommen. Dazu geh枚ren neben Daten-, Maschinen- und Deep-Learning-Ingenieuren auch:

• Software-Ingenieure

• Datenanalysten

• Datenwissenschaftler

• Software-Entwickler

• Forschungswissenschaftler

• Ingenieure 蹿眉谤 die Verarbeitung nat眉rlicher Sprache

Anforderungen an die Ausbildung

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, daher ist ein Verst盲ndnis der Grundlagen des maschinellen Lernens eine gute Grundlage, auf der man aufbauen kann. Viele Deep Learning Engineers haben einen Doktortitel, aber es ist auch m枚glich, mit einem Bachelor-Abschluss und einschl盲giger Erfahrung in dieses Gebiet einzusteigen. Programmier- und Probleml枚sungskompetenz sind die grundlegenden F盲higkeiten, die 蹿眉谤 die Erforschung des Deep Learning erforderlich sind.

Karriere-Zertifikate

Wenn Sie bereits 眉ber einige der oben genannten F盲higkeiten verf眉gen oder aus einem verwandten Bereich in den Bereich des Deep Learning wechseln m枚chten, k枚nnen Sie ein Zertifikatsprogramm in Betracht ziehen, um Ihren Lebenslauf zu verbessern und Ihr Studium auf berufsrelevante F盲higkeiten zu konzentrieren. Hier sind einige berufsorientierte Zertifikatsprogramme, die Ihnen den Einstieg erleichtern:

• IBM KI-Technik (berufsbezogenes Zertifikat)

• DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler (Berufsbezogenes Zertifikat)

Erfahrung mit Deep Learning sammeln

Wenn Sie einige der oben genannten F盲higkeiten beherrschen, k枚nnen Sie sich auf Stellen im Bereich Data Science und maschinelles Lernen bewerben. Selbst ein Einstiegsjob als Software Developer oder Data Analyst kann Ihnen Einblicke in Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens sowie in solche, die Deep Learning beinhalten, geben.

Wenn Sie Erfahrung in der Entwicklung von Computerwissenschaften haben, sind Sie m枚glicherweise gut positioniert, um in den Bereich des Deep Learning einzusteigen. Erfahrung mit den Feinheiten g盲ngiger Sprachen wie Python ist 蹿眉谤 eine Karriere im Deep Learning unerl盲sslich.

Die Vertiefung von Software-Engineering-Kenntnissen wie Datenstrukturen, Github, Sortieren, Suchen, Optimieren von Algorithmen und ein tiefes Verst盲ndnis des Lebenszyklus der Softwareentwicklung ist entscheidend 蹿眉谤 die Entwicklung der anspruchsvollen F盲higkeiten, die 蹿眉谤 eine Karriere im Deep Learning erforderlich sind.

Lernen Sie Deep Learning unter Anleitung von Experten auf 糖心vlog官网观看

Unter der Leitung des KI-Experten Andrew Ng umfasst diese Deep Learning-Spezialisierung die folgenden Kurse, die einen umfassenden 脺berblick 眉ber Deep Learning-Techniken und -Grundlagen bieten:

• Transformatormodelle

• HuggingFace-Tokenizer

• Neuronale Netzwerke und Deep Learning

• Strukturierung von Projekten zum maschinellen Lernen

• Verbessern von tiefen neuronalen Netzwerken: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung