Deep Learning ist eine Klasse von Algorithmen für maschinelles Lernen, bei denen mehrere Schichten verwendet, um schrittweise höherwertige Merkmale aus den Rohdaten zu extrahieren.
Überwindung der Datenvielfalt: Die Herausforderungen für KI, maschinelles Lernen und diejenigen, die von den entscheidenden Ergebnissen abhängen
Deep Learning ist eine Klasse von Algorithmen für maschinelles Lernen, die mehrere Schichten verwendet, um schrittweise höherwertige Merkmale aus den Rohdaten zu extrahieren. Bei der Bildverarbeitung können beispielsweise die unteren Schichten Kanten identifizieren, während die höheren Schichten für den Menschen relevante Konzepte wie Ziffern, Buchstaben oder Gesichter erkennen.
Die Teilnehmer werden über folgende Themen informiert:
- Wie COVID-19 als Katalysator für die Telemedizin und als beherrschende Kraft zur Überwindung von Kräften, die den Wandel hemmen (machiavellistische Kräfte), gewirkt hat.
- Wie das Jahr 2000 dazu beitrug, viele Branchen zu globalisieren und arrogante Unternehmen, die sich dem Wandel widersetzt hatten, zu zwingen.
- Wie der 11. September die Reform und Automatisierung des globalen Bankensektors vorantrieb.
- Aktuelle Fortschritte in den Bereichen Datenextraktion/OCR, maschinelles Lernen und Lieferkette für die Elektronik- und Halbleiterindustrie
- Amar Gupta, MIT, Hauptforscher , KI- und OCR-basierter hybrider Ansatz zur Reduzierung des menschlichen Aufwands bei der Dokumentenverarbeitung und Erstellung von Prognosemodellen (gesponsert von SiliconExpert); und Koordinator, Telemedizin/Telegesundheit und geografisch verteilte Teams von Fachleuten
- Vik Parth, Direktor für Produkt und Innovation, SiliconExpert
