Die Deep Learning Toolbox Ludwig von Uber ist Open Source. Mit ihr soll es auch ohne Programmierkenntnisse möglich sein, mit Deep Learning zu arbeiten.

Dieser Artikel zeigt in zwei Teilen, wie man in kürzester Zeit den Einstieg in Deeplearning4j (DL4J) schafft. Anhand eines Beispiels, in dem vorhergesagt werden soll, ob ein Kunde seine Bank verlassen wird, wird jeder Schritt eines typischen Arbeitsablaufs betrachtet. Der erste Teil befasst sich mit den Grundlagen bzw. Vorrausetzungen, um die ersten Schritte im Umgang mit Deeplearning4j meistern zu können.

Machine Learning ist ein spannendes Forschungsfeld. Noch spannender ist aber die Frage, wie sich die Konzepte in die Praxis umsetzen lassen. Genau das war ein wichtiges Thema am ersten Tag der ML Conference 2018.

Machine Learning, Deep Learning, verschiedene Arten von Networks, Tools und Frameworks: Die Welt des maschinellen Lernens ist groß und bietet inzwischen schon zahlreiche Optionen. Wir haben mit Oliver Zeigermann, Trainer auf dem ML Summit, über genau diese Vielfalt gesprochen.

Auf der derzeit stattfindenden Machine Learning Conference in München sind die Themen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen natürlich im Fokus. Auf der W-JAX 2017 gab es allerdings auch den ein oder anderen Talk aus dem Themengebiet: Kai Wähner, Technology Evangelist bei Confluent, zeigte in seiner Session, wie Deep-Learning-Modelle in Unternehmen genutzt werden können.

In unserer Artikelserie „Women in Tech“ stellen wir ebenso spannende wie inspirierende Frauen vor, die erfolgreich in der IT-Branche Fuß gefasst haben. Heute im Fokus: Alison B. Lowndes, Entwicklerin im Bereich künstliche Intelligenz bei NVIDIA.

Deep Learning gehört derzeit wohl zu den heißesten Themen im Bereich der Software-Entwicklung. Manche AI-Experten meinen gar, Deep Learning führe zu einer komplett neuen Art von Software, sozusagen einer Software 2.0. Wir haben uns mit Shirin Glander und Uwe Friedrichsen, die beide auf der JAX 2018 eine Einführung in Deep Learning geben, über solche Zukunftsaussichten unterhalten. Außerdem klären wir, wie man heute schon ganz praktisch Deep Learning in eigenen Projekten einsetzen kann.