Deeplearning4j – Machine Learning in Java
Python-basierte Frameworks wie TensorFlow und scikit-learn dominieren zurzeit den Machine-Learning-(ML-) und Artificial-Intelligence-(AI-)Bereich. Doch auch Deeplearning4j kann im Framework-Wettbewerb mithalten, sagt Christoph Henkelmann und zeigt in seiner Session auf der JAX 2018, was DL4J alles zu bieten hat.
Deeplearning4j ist ein Framework, das verspricht, die gleichen Aufgaben wie die Python-Platzhirsche zu lösen, bietet aber dabei EntwicklerInnen ein hundertprozentiges Java API. In seiner Session auf der JAX 2018 gibt Christoph Henkelmann eine Einführung in DL4J und zieht gleichzeitig einen Vergleich zu den etablierten Python-Frameworks. Anhand von Beispielprojekten wird erklärt, wie man seine eigene KI ganz ohne Python trainieren kann. Dieser Vortrag ist auch für ML-Neulinge geeignet, die wichtigsten Basics werden alle im Rahmen von Praxisbeispielen erklärt.
Deeplearning4j – Machine Learning in Java von JAX TV auf Vimeo.
Christoph Henkelmann hat an der Universität Bonn Informatik studiert, wo er seine erste Bekanntschaft mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen machte. Dieses Thema hat ihn neben seiner Tätigkeit als Entwickler, Softwarearchitekt und Berater im Mobile- und Serverbereich immer begleitet. Als Mitgründer und technischer Geschäftsführer der DIVISIO GmbH aus Köln kann er sich nun voll auf den Einsatz von KI im geschäftlichen Umfeld konzentrieren, wobei ihm seine Erfahrung im Java Enterprise Bereich hilft, Theorie und Praxis zu verknüpfen.
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