{"id":2694,"date":"2023-03-10T10:08:21","date_gmt":"2023-03-10T08:08:21","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.gm.fh-koeln.de\/konen\/?p=2694"},"modified":"2023-03-16T08:46:09","modified_gmt":"2023-03-16T06:46:09","slug":"wpf-dlml-2023-deep-learning-machine-learning-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.gm.fh-koeln.de\/konen\/2023\/03\/10\/wpf-dlml-2023-deep-learning-machine-learning-ki\/","title":{"rendered":"WPF DLML 2023: &#8222;Deep Learning, Machine Learning + KI&#8220;"},"content":{"rendered":"<div class=\"twoclick_social_bookmarks_post_2694 social_share_privacy clearfix 1.6.4 locale-de_DE sprite-de_DE\"><\/div><div class=\"twoclick-js\"><script type=\"text\/javascript\">\/* <![CDATA[ *\/\njQuery(document).ready(function($){if($('.twoclick_social_bookmarks_post_2694')){$('.twoclick_social_bookmarks_post_2694').socialSharePrivacy({\"txt_help\":\"Wenn Sie diese Felder durch einen Klick aktivieren, werden Informationen an Facebook, Twitter, Flattr, Xing, t3n, LinkedIn, Pinterest oder Google eventuell ins Ausland \\u00fcbertragen und unter Umst\\u00e4nden auch dort gespeichert. 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Andere Erfolge liegen im Bereich der Bilderkennung, des Sprachverstehens oder der Synthese aus beidem: Ein Computer lernt, bisher nicht gesehene Bilder mit sinnvollen Bildunterschriften zu versehen. Dabei <strong>lernen <\/strong>Computer komplexe Verhaltensweisen und m\u00fcssen nicht l\u00e4nger aufw\u00e4ndig programmiert werden.<\/p>\n<p>In diesem WPF besch\u00e4ftigen wir uns mit Deep Learning in seinen Grundlagen und wollen es anhand von praktischen Beispielen verstehen. Nach den Grundlagen (Python, Machine Learning, Neuronale Netze ) gehen wir dann weiter zu den Deep-Learning-Frameworks TensorFlow und Keras und lernen die Plattform Google Colab kennen. Vertiefungen wie CNN und GAN runden diese Einf\u00fchrung ab.<\/p>\n<p>Falls Sie nun neugierig geworden sind und mehr erfahren wollen, kommen Sie bitte zur Einf\u00fchrungsveranstaltung<\/p>\n<p style=\"text-align: center\"><strong>WPF DLML, Dienstag, 28.03.2023, 14 Uhr, Raum 0.503<\/strong><\/p>\n<p><strong>WICHTIG<\/strong>: Falls Sie sich f\u00fcr das WPF DLML interessieren, dann registrieren Sie sich im ILIAS: \u00dcbergreifende INF-Module und WPFs \u2013 WPF DLML Sommersemester 2023 <strong>und treten dort der Gruppe SoSe2023 bei<\/strong>. (Status 16.03.2023: gerade freigeschaltet) Die Teilnehmerzahl in dieser Gruppe und im WPF DLML ist auf max. 25 Teilnehmer beschr\u00e4nkt. Bei mehr als 25 Teilnehmern ist nur noch eine Aufnahme in die Warteliste m\u00f6glich.<\/p>\n<p>Falls Sie sich nicht mehr f\u00fcr WPF DLML interessieren sollten, dann melden Sie sich bitte aus der Gruppe im WPF DLML 2023 wieder ab, damit Teilnehmer von der Warteliste nachr\u00fccken k\u00f6nnen.<br \/>\nWenn Sie sich in ILIAS anmelden, aber am 28.03. nicht dabei sind UND uns nicht vorher per Email kontaktiert haben, gehen wir davon aus, dass Sie nicht mehr am Kurs interessiert sind und vergebe Ihren Platz weiter, falls noch andere Teilnehmer von der Warteliste da sind und Interesse bekunden.<\/p>\n<p>Wolfgang Konen &amp; Daniel Gaida<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Auch im SoSe 2023 wird es wieder das beliebte WPF DLML (Dozenten: Daniel Gaida + Wolfgang Konen) geben! Nicht erst seit den Erfolgen AlphaGo, AlphaZero und AlphaStar von Google&#8217;s DeepMind ist Deep Learning in aller Munde. 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