Deep Learning

Wenn Sie Deep Learning lernen möchten, ist Praktisches tiefes Lernen für Programmierer, Teil 1  und Cutting Edge Deep Learning für Programmierer, Teil 2 das richtige für Sie. Über Jeremy und sein Forschungsartikel habe ich hier geschrieben. Hier ist die komplette Liste von Deep Learning Video-Lektionen: 1—RECOGNIZING CATS AND DOGS 2—CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS 3—IMPROVING YOUR IMAGE [...]

Terence Parr und Jeremy Howard haben versucht in einem Forschungsartikel, den gesamten Matrix-Kalkül zu erklären, den Sie benötigen, um das Training tiefer neuronaler Netze zu verstehen. Vielmehr ist dieses Material für diejenigen, die bereits mit den Grundlagen neuronaler Netze vertraut sind und ihr Verständnis der zugrunde liegenden Mathematik vertiefen möchten. Möchten Sie mit Grundlagen von Mathematik starten? Einfach [...]

Ich habe mir ein paar Produkten von Digilent gekauft. Einer von dem heißt PYNQ-Z1 Python-Produktivität für Zynq. Eine Epfohlene Ergänzung für PYNQ-Z1 waren die Plexiglas-Abdeckungen die ich heute montiert habe. Grund des Kaufes ist um die Implementierung eines neuronalen Netzwerkmodells auf einem Xilinx FPGA zu testen.

Seitdem ich mein Masterstudium in Informatik mit Spezialisierung in  Web-Design im Juli 2015 erfolgreich absolviert habe, neben Webdesign Projekte hatte ich mehrere Grafikdesign Projekte wo ich Adobe Illustrator und Adobe Photoshop benutzt habe. Heute habe ich etwas interessant hier gelesen: Adobe aktualisiert Photoshop mit einem magischen KI-gestützten Auswahlwerkzeug. Select Subject wird von Adobe Sensei unterstützt. [...]

Als Promotionsstudent an der Politehnica Universität in Timisoara, mein Forschung legt sich gerade auf die Hardware Implementierungen von Künstliche neuronale Netze, besonders Deep Learning. Wie Geoffrey Hinton in einem Interview mit Andrew Ng sagte: „There are not enough academics trained in Deep Learning to educate all the people we need educated in universities. Most departments are [...]

Als Promotionsstudent, besonders im ersten Jahr, habe ich ein paar hunderte von Forschungsartikeln gelesen, in meinem Fall über Biometrische Systeme, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning (tiefe neuronale Netze) und deren hardware-implementierung auf FPGAs, ASIC, CPU, GPU, etc. Im Herbst 2017 kamm ich auf ein Forschungsartikel der „BinaryConnect: Training Deep Neural Networks with binary weights [...]