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Jetzt geht's in die Tiefe

Stang, Marco; Molinar, Gabriela

  • 00:00:00 Start
  • 00:00:41 Definition Deep Learning
  • 00:01:05 Künstliche neuronale Netze
  • 00:01:27 Das künstliche Neuron
  • 00:01:48 Gewichte
  • 00:01:53 Bias
  • 00:02:04 Aktivierungsfunktion
  • 00:02:29 Eingangs- und Ausgangsschicht
  • 00:03:02 Versteckte Schichten
  • 00:03:21 Beispiel: Neuronales Netz für die Regression (Klimasteuerung)
  • 00:04:32 Beispiel Neuronales Netz für die Klassifikation (Schafe von Lamas unterscheiden)
  • 00:05:43 Sigmoid als Aktivierungsfunktion
  • 00:06:12 Zusammenfassung

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)
Zentrum für Mediales Lernen (ZML)
Publikationstyp Audio & Video
Publikationsdatum 19.10.2021
Erstellungsdatum 20.09.2021
Sprache Deutsch
DOI 10.5445/IR/1000139096
Identifikator KITopen-ID: 1000139096
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Bemerkung zur Veröffentlichung Dieses Video führt in das Thema Deep Learning ein und erklärt den generellen Aufbau von neuronalen Netzen. Dazu zählt der allgemeine Aufbau eines einzelnen Neurons sowie das Zusammenspiel mehrerer Neuronen in einer Schicht. Die Funktionsweise der neuronalen Netzte wird abschließend noch einmal mit je einem konkreten Beispiel für die Regression und die Klassifikation veranschaulicht.
Serie Angewandte Machine Learning Algorithmen (AMALEA)
Folge 13
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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