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DE Jump to ... Was sind neuronale Netze? Wie funktionieren neuronale Netze? Typen neuronaler Netze Neuronale Netze vs. Deep Learning Geschichte der neuronalen Netze Neuronale Netze und IBM Cloud menu icon

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DE Die Datenwissenschafts-Workstation mit NVIDIA-Technologie bietet enorme Möglichkeiten für das Trainieren von Deep Neural Networks für die robotergesteuerte Wahrnehmung

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DE Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netzwerke viele unterschiedliche Abstraktionsebenen erlernen

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DE Beim maschinellen Lernen werden mithilfe äußerst komplexer neuronaler Netze Systeme erstellt, die zur Erkennung von Merkmalen in enormen Datensätzen fähig sind

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DE Verstehen Sie, wie Deep Learning und mehrschichtige künstliche neuronale Netze die Genauigkeit von Aufgaben erhöhen können.

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DE In der Medizin können neuronale Netze, die mithilfe Millionen medizinischer Bilder trainiert wurden, nun in MRT-Aufnahmen Hinweise finden, die bisher nur mit invasiver Biopsie auffindbar waren.

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DE Neuronale Netzwerke erweitern menschliche Möglichkeiten, überwinden Sprachbarrierenund bringen Kulturen einander näher.

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DE Die außergewöhnliche Qualität der maschinellen Übersetzungen von DeepL basiert auf proprietären Verbesserungen, die das Team in der Mathematik und Methodik neuronaler Netze erreicht hat.

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DE Die neuartigen neuronalen Netze waren erstmals fähig, auch längere Passagen fehlerfrei zu übersetzen

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DE Die neuronalen Netze trainieren weiter, um in Zukunft noch mehr Sprachen zu meistern, darunter Mandarin und Japanisch.

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DE DeepLs Netzwerke übertreffen alle anderen Übersetzungssysteme - der DeepL Übersetzer liefert weltweit die besten Übersetzungen

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DE DeepL erzielt weitere bahnbrechende Forschungserfolge in der Architektur neuronaler Netze; ein weiterer großer Fortschritt in der Übersetzungsqualität

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DE Ein Team innerhalb der Linguee GmbH beginnt unter der Leitung von Jaroslaw Kutylowski, den DeepL Übersetzer zu entwickeln, einen neuartigen Online-Übersetzer auf der Grundlage neuronaler Netze.

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DE Mit Hilfe von Deep Neural Networks können autonome Fahrzeuge Entfernungen in 3D mithilfe von 2D-Bildern erkennen.

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DE Die Verarbeitung mit Deep Neural Network (DNN) wurde als wichtige KI-basierte Technik für die Spurerkennung entwickelt

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DE Mit diesem eingebetteten Computer können Sie neuronale Netzwerke mit doppelter Rechenleistung ausführen oder die Leistungseffizienz des Jetson TX1 verdoppeln – und das zum gleichen Preis.

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DE Trainieren von Deep Neural Networks

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DE Diese Roboter nutzen leistungsstarke Deep Neural Networks für Wahrnehmung, Segmentierung und Posenschätzung, um ihre Umgebung wahrzunehmen, Objekte zu erkennen, autonom zu navigieren und Objekte zu verschieben

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DE Untersuchen Sie Daten auf einfache Weise mit einer Vielzahl traditioneller und moderner statistischer Modelle, von Entscheidungsbäumen über Regressionsmodelle bis hin zu neuronalen Netzen.

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• moderner statistischer Modelle
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DE Fortinet kombiniert dezentrale Sensoren mit zentralen Big-Data-Analysen. Unternehmen können so maschinelles Lernen, künstliche neuronale Netze und andere Analysen kombinieren, um gegen sie gerichtete Cyber-Bedrohungen zu erkennen.

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DE Zu diesen SDKs gehören NVIDIA® TensorRT™ für Inferenz, Transfer Learning-Toolkit für die Optimierung von Deep Neural Networks (DNNs) und der NGC-Katalog für grafikprozessorbeschleunigte Softwarecontainer

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DE Die neuronalen Netze in HTR+ lernen schnell, und je mehr Trainingsdaten sie haben, desto besser werden die Ergebnisse sein.

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DE Untersuchen Sie Daten auf einfache Weise mit einer Vielzahl traditioneller und moderner statistischer Modelle, von Entscheidungsbäumen über Regressionsmodelle bis hin zu neuronalen Netzen.

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DE Deep Learning ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netze mit zahlreichen tiefer liegenden Schichten zwischen den Eingabe- und Ausgabeknoten genutzt werden

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DE In den neuronalen Netzen, die beim Deep Learning eingesetzt werden, wird die Ausgabe einer Schicht als Eingabe an die nächste Schicht übertragen

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DE Die modulare und skalierbare Steuerelektronikeinheit kann hochleistungsfähige Videobearbeitung und trainierte neuronale Netze (CNN) von FLIR und Drittanbieterlösungen hosten

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DE Neuronale Netze Und Robotik Website-Vorlage

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DE Die neuesten neuronalen Text-to-Speech-Stimmen sind jetzt in weiteren Sprachen verfügbar: Schwedisch (Schweden), Dänisch (Dänemark), Norwegisch (Norwegen) und Finnisch (Finnland).

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DE Sowohl die reale Welt als auch die virtuellen Lichtstrahlen initiieren neuronale Signale, die von der Netzhaut zum visuellen Teil des Gehirns gelangen und unglaublich glaubwürdige erzeugen." Erfahrungen."

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DE Das liegt daran, dass körperliche Bewegung die Sauerstoffversorgung und die Durchblutung im Gehirn steigert und dadurch die neuronalen Schaltkreise anregt, welche an Aufmerksamkeit, Fokus und Kreativität gekoppelt sind.

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DE Die Einsatzgebiete haben sich stark ausgeweitet – der aktuelle Fokus liegt auf Real-Time und prognostizierenden Anwendungen und Deep Learning (tiefgehendes Lernen basierend auf künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Zwischenschichten).

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DE Neuronale Deep Learning-Netzwerke sind ideal dazu geeignet, mehrerer Prozessoren zu nutzen und die Arbeitslasten nahtlos und effizient auf verschiedene Prozessortypen und -mengen zu verteilen

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DE Die Datenwissenschafts-Workstation mit NVIDIA-Technologie bietet enorme Möglichkeiten für das Trainieren von Deep Neural Networks für die robotergesteuerte Wahrnehmung

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DE Untersuchen Sie Daten auf einfache Weise mit einer Vielzahl traditioneller und moderner statistischer Modelle, von Entscheidungsbäumen über Regressionsmodelle bis hin zu neuronalen Netzen.

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DE Der Amazon CodeGuru Reviewer wird anhand von Rule Mining- und überwachten Machine Learning-Modellen geschult, die eine Kombination aus logistischer Regression und neuronalen Netzwerken verwenden.

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DE Die Einsatzgebiete haben sich stark ausgeweitet – der aktuelle Fokus liegt auf Real-Time und prognostizierenden Anwendungen und Deep Learning (tiefgehendes Lernen basierend auf künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Zwischenschichten).

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DE Die Iris Core AI Analytics App vereint mehrere Funktionen basierend auf Deep Neural Networks in einer Anwendung

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DE AI-FaceDetect-Deep basiert auf künstlicher Intelligenz und verwendet sowohl für die Gesichtserkennung als auch die Gesichtsklassifizierung tiefe neuronale Netze.

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DE Trainieren von Deep Neural Networks

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DE Erfahren Sie, wie Tesla einen hauseigenen Supercomputer mit NVIDIA A100-Grafikprozessoren einsetzt, um Deep Neural Networks für Autopiloten und autonomes Fahren zu trainieren.

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DE Zu diesen SDKs gehören NVIDIA® TensorRT™ für Inferenz, Transfer Learning-Toolkit für die Optimierung von Deep Neural Networks (DNNs) und der NGC-Katalog für grafikprozessorbeschleunigte Softwarecontainer

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DE Mit diesem eingebetteten Computer können Sie neuronale Netzwerke mit doppelter Rechenleistung ausführen oder die Leistungseffizienz des Jetson TX1 verdoppeln – und das zum gleichen Preis.

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DE Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netzwerke viele unterschiedliche Abstraktionsebenen erlernen

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DE Beim maschinellen Lernen werden mithilfe äußerst komplexer neuronaler Netze Systeme erstellt, die zur Erkennung von Merkmalen in enormen Datensätzen fähig sind

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DE Verstehen Sie, wie Deep Learning und mehrschichtige künstliche neuronale Netze die Genauigkeit von Aufgaben erhöhen können.

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DE Wir verarbeiten Ihre Texte, die von Ihnen hochgeladenen Dokumente sowie deren Übersetzungen für einen begrenzten Zeitraum, um unsere neuronalen Netze und Übersetzungsalgorithmen damit zu trainieren und zu verbessern

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DE Die neuronalen Netze der HTR+ lernen schnell, und je mehr Trainingsdaten sie haben, desto besser werden die Ergebnisse sein.

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DE In kostenpflichtigen Versionen verwenden wir neuronale Übersetzungen von Google, die beim Übersetzen in und aus der englischen Sprache sehr genau sind.

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DE Die menschlichen Übersetzer rangieren in der Regel bei 8.5 und neue neuronale Maschinenübersetzungen treffen auf 8.3.

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