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Inhaltsstoffe: Kann Spuren von Intelligenz enthalten

Molinar, Gabriela; Stang, Marco

  • 00:00:00 Start
  • 00:00:41 Theoretische Grundlagen
  • 00:01:02 RGB-Wert
  • 00:03:14 Faltungslayer
  • 00:05:40 Aktivierungslayer
  • 00:06:22 Poolinglayer
  • 00:06:56 Max-Pooling
  • 00:07:55 Beispiel MNIST dataset
  • 00:09:11 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/1000139101
Identifikator KITopen-ID: 1000139101
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Bemerkung zur Veröffentlichung In diesem Video werden die theoretischen Grundlagen von CNNs behandelt. Angefangen mit dem RGB-Wert wird dabei zunächst die Frage geklärt, wie sich ein Bild aus einer dreidimensionalen Matrix von Pixeln mit Rot-, Grün, und Blauwerten zusammensetzt. Anschließend werden die drei zentralen Schichten von CNNs vorgestellt: die Faltungsschicht, die Aktivierungsschicht und die Pooling-Schicht. Das Verhalten dieser Layer wird dann abschließend für ein noch besseres Verständnis anhand eines Beispiel Datensatzes visualisiert.
Serie Angewandte Machine Learning Algorithmen (AMALEA)
Folge 18
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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