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KI & Engineering Programme›🏕️ AI Canopy›Lektionen›Tiefe neuronale Netze - CNNs, RNNs und Transformatoren erklärt
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AI Canopy • Experte⏱️ 20 Min. Lesezeit

Tiefe neuronale Netze - CNNs, RNNs und Transformatoren erklärt

Öffentliche Lektionsvorschau

Verstehen Sie die drei wichtigsten Deep-Learning-Architekturen und warum Transformatoren die moderne KI dominierten.

Programm
AI Canopy
Niveau
Experte
Lesezeit
20 Min. Lesezeit

Lernziele

Am Ende dieser Lektion verstehst du:

  • ✓Faltungs-Neuronale Netze (CNNs)
  • ✓Wiederkehrende neuronale Netze (RNNs) und LSTMs
  • ✓Transformers - Die Architektur hinter allem
  • ✓Warum Transformers gewonnen haben
  • ✓Moderne Entwicklungen

Lektionsübersicht

  1. Faltungs-Neuronale Netze (CNNs)
  2. Wiederkehrende neuronale Netze (RNNs) und LSTMs
  3. Transformers - Die Architektur hinter allem
  4. Warum Transformers gewonnen haben
  5. Moderne Entwicklungen

Einführende Vorschau

Drei Architekturen haben das moderne Deep Learning geprägt: CNNs für räumliche Daten, RNNs für Sequenzen und Transformer für fast alles. Für jeden fortgeschrittenen KI-Praktiker ist es wichtig, ihre Stärken und Kompromisse zu verstehen.

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