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Ai zum anfassen

VDMA Vortrag - 2018

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  2. 2. https://about.me/damirdobric
  3. 3. • Intro • Patterns in Daten • Intuitive Schätzung • Beispiele: • Wenn die Intuition nicht mehr hilft • Arbeiten mit Produktionsdaten • Kreditrisiko • Demos • ML/KI Unter der Haube • Image Recognition mit DNN • Function Recognition mit K-Means • Q&A
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  8. 8. https://work.caltech.edu/telecourse.html
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  10. 10. https://github.com/UniversityOfAppliedSciencesFrankfurt/LearningApi/tree/mlp-backpropagation/LearningApi/src/MLAlgorithms/NeuralNetworks/NeuralNet.MLPerceptron/Documentation
  11. 11. https://sud.vdma.org/viewer/-/v2article/render/26018603
  12. 12. Multilayer Perceptron
  13. 13. • The model with 9 hidden neurons gives the best results, with a correct result percentage of 77.5%. • The number of hidden neurons can have a great impact on the network performance: • Too few hidden neurons cannot solve complex credit rating problems, • Too many of them may result in low efficiency and accuracy.
  14. 14. Brauchen wir Cloud für KI?
  15. 15. https://sud.vdma.org/viewer/-/v2article/render/26018603 https://github.com/UniversityOfAppliedSciencesFrankfurt/LearningApi https://www.slideshare.net/damirdobric/azure-machine-learning-intro
  16. 16. https://about.me/damirdobric https://www.meetup.com/Azure-Meetup-Frankfurt/
  17. 17. © Copyright daenet GmbH. All rights reserved.

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