RNNs und der Mut zur Lücke
- 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) Universität Karlsruhe (TH) – Zentrale Einrichtungen (Zentrale Einrichtungen) 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 |