Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. Vergleich der Deep Learning Frameworks TensorFlow, Keras, PyTorch, CNTK und MXNeT


Élaboration, 2021

22 Pages, Note: 1,3


Extrait


Inhaltsverzeichnis

ABBILDUNGSVERZEICHNIS

1. EINLEITUNG

2. DEFINITIONEN
2.1 KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
2.2 MASCHINELLES LERNEN
2.3 DEEP LEARNING

3. GRUNDSÄTZLICHE FUNKTIONSWEISE VON DEEP LEARNING
3.1 KÜNSTLICHES NEURONALES NETZE
3.2 ANWENDUNGSGEBIETE VON DEEP LEARNING

4. DEEP LEARNING FRAMEWORKS
4.1 TENSORFLOW
4.2 KERAS
4.3 PYTORCH
4.4 CNTK
4.5 MXNET
4.6 THEANO
4.7 ÜBERSICHT UND BEWERTUNG

5. ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK

LITERATURVERZEICHNIS

Fin de l'extrait de 22 pages

Résumé des informations

Titre
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. Vergleich der Deep Learning Frameworks TensorFlow, Keras, PyTorch, CNTK und MXNeT
Université
AKAD University of Applied Sciences Stuttgart  (Wirtschaftsinformatik)
Note
1,3
Auteur
Année
2021
Pages
22
N° de catalogue
V1043196
ISBN (ebook)
9783346464767
ISBN (Livre)
9783346464774
Langue
allemand
Mots clés
Deep Learning, Machine Learning, Maschinelles Lernen, TensorFlow, Keras, PyTorch
Citation du texte
Marco Nitschke (Auteur), 2021, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. Vergleich der Deep Learning Frameworks TensorFlow, Keras, PyTorch, CNTK und MXNeT, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1043196

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