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RNNs und der Mut zur Lücke

Stang, Marco; Molinar, Gabriela

  • 00:00:00 Start
  • 00:00:39 Rekurrente Neuronale Netze
  • 00:01:00 Beispiele Computerlinguistik
  • 00:01:04 Spracherkennung
  • 00:01:19 Automatische Übersetzung
  • 00:01:33 Bildunterschriften
  • 00:01:51 Produktion von natürlicher Sprache
  • 00:02:21 Beispiel Zeitreihen
  • 00:02:27 Stromverbrauch in Deutschland
  • 00:02:53 Beispiele Zeitreihenprognose
  • 00:02:58 Wetterprognose
  • 00:03:15 Stromerzeugungsprognose

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/1000139106
Identifikator KITopen-ID: 1000139106
Lizenz Creative Commons Namensnennung – Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Bemerkung zur Veröffentlichung Dieses Video führt in das Thema der Rekurrente Neuronale Netze (RNNs) anhand von interessanten Beispielen ein. Aus den drei Bereichen Computerlinguistik, Zeitreihen und Zeitreihenprognosen werden eine Reihe von Anwendungsfällen betrachtet und erklärt, wie die jeweiligen Aufgaben mit RNNs gelöst werden können.
Serie Angewandte Machine Learning Algorithmen (AMALEA)
Folge 21
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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