Analyse einer Deep Learning-Architektur mit neo4j anhand des Graphify-Plugins


Referat (Ausarbeitung), 2017

21 Seiten


Inhaltsangabe oder Einleitung

Künstliche Intelligenz (KI) ist in der momentanen Welt einem großen Hype ausgesetzt und es wird stark in dieses Technologiegebiet investiert. Deep Learning als ein Untergebiet des Oberbegriffs „KI“ wird in dieser wissenschaftlichen Arbeit näher betrachtet. Es wird erläutert, wie Deep Learning im Allgemeinen funktioniert, Use Cases aufgezeigt und anhand eines Beispiels mit Reden amerikanischer Präsidenten plastisch dargestellt. Die vorliegende Arbeit setzt Vorkenntnisse in Graphentheorie, künstlichen neuronalen Netzen, Machine Learning, Representation Learning und Graphdatenbanken voraus.

Details

Titel
Analyse einer Deep Learning-Architektur mit neo4j anhand des Graphify-Plugins
Hochschule
Fachhochschule der Wirtschaft Bergisch Gladbach
Autor
Jahr
2017
Seiten
21
Katalognummer
V429765
ISBN (eBook)
9783668730427
ISBN (Buch)
9783668730434
Dateigröße
758 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
analyse, deep, learning-architektur, graphify-plugins
Arbeit zitieren
Fabian Broszat (Autor:in), 2017, Analyse einer Deep Learning-Architektur mit neo4j anhand des Graphify-Plugins, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/429765

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