Man liest viel darüber, wie angeblich Gehirne nachgebaut werden und der KI-Hype ist auf dem Höhepunkt. Aber was ist ein neuronales Netz wirklich? Was heißt es, wenn ein neuronales Netz „lernt”? Und was haben Tensoren damit zu tun? Christoph Henkelmann erklärt am Beispiel eines Standard-Multilayer-Netzwerks, wie ein neuronales Netz Voraussagen macht und wie es trainiert wird. Dabei werden die wichtigsten Schritte sowohl durch Formeln als auch durch Code erläutert.
Der Speaker
Christoph Henkelmann hat an der Universität Bonn Informatik studiert, wo er seine erste Bekanntschaft mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen machte. Dieses Thema hat ihn neben seiner Tätigkeit als Entwickler, Softwarearchitekt und Berater im Mobile- und Serverbereich immer begleitet. Als Mitgründer und technischer Geschäftsführer der DIVISIO GmbH aus Köln kann er sich nun voll auf den Einsatz von KI im geschäftlichen Umfeld konzentrieren, wobei ihm seine Erfahrung im Java Enterprise Bereich hilft, Theorie und Praxis zu verknüpfen.
Christoph Henkelmann hat an der Universität Bonn Informatik studiert, wo er seine erste Bekanntschaft mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen machte. Dieses Thema hat ihn neben seiner Tätigkeit als Entwickler, Softwarearchitekt und Berater im Mobile- und Serverbereich immer begleitet. Als Mitgründer und technischer Geschäftsführer der DIVISIO GmbH aus Köln kann er sich nun voll auf den Einsatz von KI im geschäftlichen Umfeld konzentrieren, wobei ihm seine Erfahrung im Java Enterprise Bereich hilft, Theorie und Praxis zu verknüpfen.
Efficient Transformers
Christoph Henkelmann, DIVISIO
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Machine Learning on Edge using TensorFlow
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