Deep Learning wird zur Kerntechnologie

Deep Learning

Deep Learning klingt kompliziert, aber es wird schnell zur notwendigen Technologie in der heutigen kontextuellen Welt. Ob Sie einfache Bots oder größere neuronale Netzwerke erstellen, ein gutes Verständnis der künstlichen Intelligenz hilft Ihnen bei Ihrem Unterfangen.

Wenn Sie sich nicht einmal sicher sind, was Deep Learning ist, sind Sie definitiv nicht allein. Es ist ähnlich wie künstliche Intelligenz oder Maschinenlernen, nur auf einer detaillierteren Ebene. Den Kern stellt der Aufbau und die Programmierung von neuronalen Netzen dar, mit denen Maschinen Sprache oder Text für verschiedene Bedürfnisse entschlüsseln können.

Den besten Eindruck von Deep Learning erhalten Sie mit digitalen Assistenten wie Siri oder Google Now. Sie könnten diese Anwendungen fragen, zu welcher Zeit ein bestimmter Film in Ihrem örtlichen Kino läuft, nur um festzustellen, dass keine der Vorstellungen in Ihren Terminkalender passt. Bei einer Kommunikation von Mensch zu Mensch würden Sie dann so etwas sagen wie: „Wo läuft er denn noch?“ Aber normale Software hat keine Ahnung, wie sie diesen Satz analysieren soll. Sie muss programmiert werden, um den Zusammenhang von „er“, „wo noch“ und so weiter zu verstehen. An dieser Stelle kommt Deep Learning ins Spiel.

Eine Plattform zu nutzen, die alle Vorteile der künstlichen Intelligenz bietet, fühlt sich natürlich an, aber es braucht eine Menge an Programmierzeit, um sicherzustellen, dass alles ordnungsgemäß funktioniert. Wenn Sie mit der Funktion von Siri oder Google Now bei der Beantwortung Ihrer vagen Frage zufrieden sind, liegt das daran, dass Apple und Google jahrelange Anstrengungen und Millionen von Dollar in die Entwicklung gesteckt haben.

Der Einstieg in Deep Learning erfordert auch kein Mother-Brain. Deepgram, ein Technologieunternehmen, das sich auf maschinenbasierte Spracherkennung und Analyse spezialisiert hat, hat vor kurzem auf seinem Blog gepostet, dass einer der wichtigsten Faktoren, der zum Wachstum des Deep Learnings beiträgt, darin begründet sei, dass „Computer-Hardware inzwischen so schnell und günstig ist, dass Deep Learning für jeden verfügbar ist, der eine ordentliche Grafikkarte in seinem PC hat. (Bei unseren eigenen Tests haben wir festgestellt, dass ein GPU-Server bei der Ausführung von unseren Algorithmen in etwa so schnell ist wie 400 CPU-Kerne.)“

Deep Learning gibt es auch in der Open-Source-Gemeinschaft: mehr als 4.500 GitHub-Repositories von 448 Benutzern stehen für Sie zum Ausprobieren und Erkunden dieses Themas zur Verfügung.

Auch Ausbilder sind mit an Bord. Udacity bietet in Zusammenarbeit mit Google einen speziellen Kurs an, der sich auf TensorFlow konzentriert. Andere, wie Treehouse und Coursera, bieten Unterricht mit nützlichen Informationen und Udemy bietet einen speziellen vierstündigen Deep Learning-Kurs an. (Alle erfordern jedoch einige Vorkenntnisse.)

Dies ist auch keine Disziplin, deren totale Beherrschung erforderlich ist. Viele Stellenangebote, die „Deep Learning“ in der Beschreibung enthalten, sind für Rollen mit einem etwas anderen Fokus, wie z. B. Software-Engineering. Viele dieser Rollen konzentrieren sich auf Computer Vision oder Maschinenlernen, was ein Sprungbrett zu Deep Learning für alle Interessierten bietet. Wenn Sie neugierig sind, was Deep Learning kann, könnte jetzt eine gute Zeit sein, mit der Erkundung zu beginnen.

 

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