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KI Bilderkennung Programmieren - Anfänger Tutorial in Keras (Deep Learning)

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In diesem Anfänger-Tutorial zeigen wir dir wie du mit dem Deep Learning Framework Keras ein KI-Programm zur Bilderkennung schreibst. Dazu gehen wir auf zwei Beispiele ein. Zu nächst gucken wir uns das bekannte Datenset MNIST an, welches 10 Ziffern hat. Diese versuchen wir mit einem Neuronalen Netzwerk anhand dieser Bilder zu erkennen.
Die Daten findest du hier:
Nachdem das gut geklappt hat schauen wir uns das CIFAR Bild-Datenset an, welches deutlich anspruchsvoller für die Bild- und Objekterkennung ist. Aus diesem Grund müssen wir auch die Architektur unseres künstlichen neuronalen Netzwerkes dementsprechend anpassen und deutlich komplexer machen. Am Ende schaffen wir es viele der Objekte richtig zu erkennen, dennoch bleibt Luft nach oben für die Verbesserung unserer Deep Learning Modelle.
Wenn dir das Video gefallen hat, dann abonniere doch unseren Youtube-Kanal für weitere spannende Videos rund um das Thema künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Marketing.
▬ Internetpräsenz ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Die Daten findest du hier:
Nachdem das gut geklappt hat schauen wir uns das CIFAR Bild-Datenset an, welches deutlich anspruchsvoller für die Bild- und Objekterkennung ist. Aus diesem Grund müssen wir auch die Architektur unseres künstlichen neuronalen Netzwerkes dementsprechend anpassen und deutlich komplexer machen. Am Ende schaffen wir es viele der Objekte richtig zu erkennen, dennoch bleibt Luft nach oben für die Verbesserung unserer Deep Learning Modelle.
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