Auch auf Mikrocontrollern mit vergleichsweise wenig RAM und geringem CPU-Takt übernehmen neuronale Netze anspruchsvolle Aufgaben. Wir zeigen, wie das geht.

Neuronale Netze sind die Grundlage moderner Bilderkennungssysteme. Ein Workshop zeigt, wie mit Python und Keras leistungsfähige Deep-Learning-Modelle entwickelt und auf Nvidia Tesla P100s in der ...

Neuronale Netze weisen im Gegensatz zum Gehirn kein “Bewusstsein” auf – sind aber dennoch enorm leistungsfähige algorithmische Modelle. Jedes Problem, das mit einer Verlustfunktion auf eine Reihe von ...

Ab dem 09.04. lernen Sie in fünf Sessions künstliche Intelligenz zu entwickeln: Machine Learning, neuronale Netze und Deep Learning – alles effizient in Python.

Neuronale Netze sind die Grundlage moderner Bilderkennungs- und Klassifikationstechnologien. Dieser Intensivworkshop vermittelt deren Training mit Keras und Python für industrielle Anwendungen.

Forscher in Erlangen wollen KI-Systeme entwickeln, die stärker wie das menschliche Gehirn arbeiten, rasch komplexe Aufgaben lösen können und dabei weniger Ressourcen verbrauchen.

Neu als Professor für Informatik am Technikcampus Friedrichshafen der DHBW Ravensburg ist Alexander Grüning. Ein Schwerpunkt in seiner Lehre werden dabei KI und Neuronale Netze sein.

Schluss mit der KI-Black-Box: Ein neues Verfahren könnte neuronale Netze verständlicher machen Selbst für die Entwickler ist es schwer zu sagen, wie neuronale Netze zu ihren Ergebnissen kommen.

Alle Angaben nach bestem Wissen, Stand: 5/31/2025 Der Beitrag Photonic Chips für KI: So könnten neuronale Netze bald fast ohne Strom rechnen erschien zuerst auf TZG - Technologie Zeitgeist.