Examples of using Deep-learning in German and their translations into English
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Official/political
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Political
Deep-learning als Tag von allen Benutzern.
Können Sie erklären, was Deep-Learning ist?
Deep-Learning auf spezieller Hardware wird für die Objekterkennung eingesetzt.
Quasimondo, auch als Mario Klingemann bekannt, arbeitet im Bereich Deep-Learning und Machine-Learning, ein mir ziemlich unbekanntes Universum.
Facebooks Deep-Learning Forscher haben erst kürzlich ihre demonstriert, die schon fast mit einem Menschen mithalten kann.
April 2017 wurde unsere Schwesterfirma ViDi Systems SA,Hersteller von Deep-Learning Software für die industrielle Bildverarbeitung, von der Cognex Corporation erworben.
Deep-Learning ist der Bereich des maschinellen Lernens, der unser Leben in den nächsten Jahre am stärksten verändern wird.
Neben Alexander Wolf bestand das Team aus Niklas Köhler undJulian Jungwirth vom MÃ1⁄4nchner Deep-Learning Startup Hellsicht sowie Moritz Berthold Masterstudent am ICB.
Hierdurch können Deep-Learning und Artificial Intelligence auch in der Breite in Form von Building Blocks Anwendung finden.
Kreativität, Intuition und instinktmäßig richtiges Handeln in Kombination mit Deep-Learning seien wichtig, wenn es um die Akzeptanz und Interaktion von Maschinen und Menschen geht.
Dieses als Deep-Learning bezeichnete Verfahren ist in der Lage, entsprechenden Input vorausgesetzt, Muster zu erkennen und auf dieser Basis Auffälligkeiten zu registrieren.
Sie gab eine kurze Einführung in die verschiedenen Machine Learning Algorithmen unddemonstrierte dann, welche Deep-Learning Operatoren bereits in ERDAS IMAGINE 2018 verfügbar sind.
Das Hauptfach"Autonome Systeme" konzentriert sich auf Deep-Learning und Cyber-Physical Systems, indem es seine Kompetenzen im Bereich der vernetzten, technischen Systeme sowie der Maschinenmustererkennung vertieft.
Bei der diesjährigen Aufgabe zur Diagnostik von Lungenkrebs setzten sich Wissenschaftler des Helmholtz Zentrums MÃ1⁄4nchen zusammen mit Entwicklern des Deep-Learning Startups Hellsicht als bestes deutsches Team durch.
Ich hoffe auf eine Reihe von Deep-Learning 2.0 Methoden, die(i) Strukturen in Sprache verarbeiten und identifizieren können,(ii) für Menschen interpretierbar sind und(iii) dateneffizient sind, auch für Sprachen mit geringen Ressourcen.
Sein Schwerpunkt lag auf der Entwicklung moderner Technologien und Verfahren, wie dem Deep-Learning im Bereich der Computer-Vision, und deren Einsatz auf mobilen Endgeräten.
Neben Praxisbeiträgen von KI-Verantwortlichen bei Siemens, Trumpf, SAP, Bosch, Continental,Otto und vielen anderen werde ich einen Vortrag zur Einführung in Deep-Learning halten.
Methoden des Deep-Learning werden mit 3D-Geometrie- und Optimierungsansätzen kombiniert, um fortschrittliche Visionssysteme für Anwendungsbereiche wie autonomes Fahren, Robotik, intelligente Fertigungsverfahren und neue Medien zu schaffen.
Sie skizziert die Chancen und Herausforderungen des eigenen Startups,die Entwicklung von Urheberrechts-Systemen und'deep-learning'- Applikationen, aber auch praktische Methoden des VR-Storytellings.
Cartwatch ist ein Start-up-Unternehmen, das Lösungen für die Warensicherung und den Diebstahlschutz entwickelt,die auf der neuesten Technologie in den Bereichen Computer Vision und Deep-Learning basieren.
Der Innovationsschub im Datacenter ist dringend notwendig, weil Anwendungen wie künstliche Intelligenz,Cognitive Computing, Deep-Learning, Cloud-Computing, Virtualisierungen und hyperscale Webserving nach immer mächtigeren Prozessoren und immer grösserer Rechenleistung verlangen,‘Moore‘s Law aber immer öfter an seine Grenzen stösst.
Durch seinen PCIe x16 Slot kann der MC850-51 FPGA-Karten unterstützen. Damit steigert er Ihre Performance bei einerbreiten Anzahl von Anwendungen wie künstlicher Intelligenz, Deep-Learning und im sich entwickelnden Internet of Things.
P3-Instances bieten Netzwerke mit hoher Bandbreite sowie leistungsstarke Gleitkomma-Kapazitäten mit halber, einfacher und doppelter Genauigkeit und 16 GB Speicher pro GPU;sie sind ideal für die folgenden Bereiche: Deep-Learning, numerische Strömungsmechanik, numerische Finanzen, seismische Analysen, molekulare Modellierung, Genomik, Rendering und andere Workloads für die serverseitige GPU-Datenverarbeitung.
Neben dieser Schwarmintelligenz ist man zudem nicht hinsichtlich Rechenleistung oder Speicherkapazität beschränkt und kann flexibel den angewendeten Logarithmus wechseln-beispielsweise von statischer Datenanalyse auf maschinelles Lernen oder Deep-Learning.
Velocity Velocity ist ein in Luxemburg ansässiges Start-up, das sich auf die Konzeption vonindividuellen Lösungen in den Bereichen künstliche Intelligenz und Deep-Learning -Algorithmen zum Zwecke der Auswertung sämtlicher Arten von Daten spezialisiert hat.
Die Wissenschaftler sind überzeugt, dass die saisonale und langfristige Vorhersage von Wetter und Klima sowiedie Frühwarnung vor Extremereignissen stark von Deep-Learning und Hybrid-Modellen profitieren werden.
P2-Instances bieten Netzwerke mit hoher Bandbreite sowie leistungsstarke Gleitkomma-Kapazitäten mit einfacher und doppelter Genauigkeit und 12 GB Speicher pro GPU;sie sind ideal für die folgenden Bereiche: Deep-Learning, Graph-Datenbanken, hochperformante Datenbanken, numerische Strömungsmechanik, numerische Finanzen, seismische Analysen, molekulare Modellierung, Genomik, Rendering und andere Workloads für die serverseitige GPU-Datenverarbeitung.
Grundsätzlich lässt sich festhalten, dass es eine Vielzahl integrierbarer Cloud-Lösungen gibt, welche auf den Techniken der Künstlichen Intelligenz-speziell des Machine& Deep-Learning- aufbauen und die Probleme der Spracherkennung lösen.