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Training Session: Natural Language Processing beyond Statistics

Why it is so hard to process natural language data? Why haven’t we found the „right” algorithm for decades? Why is statistics inadequate to model semantics? Why are we humans so good in natural language processing?Read more

5 | Tools Café: Von Machine Translation bis Computer Vision – Deep Learning mit Tensorflow, Keras, PyTorch, Caffe – Welche Tools sind für welche Anwendungsfälle am besten geeignet?

Welche Tools setzen Sie in Ihrer Anwendungsdomäne ein? Was macht das Tool, das Sie benutzen, einzigartig? Welche Nachteile erkauft man sich damit? Die Rolle von Python und Python-Bibliotheken (numpy, scikit-learn, pandas, etc.) – haben „etablierte Werkzeuge“ noch eine Chance? Stichwort Embedded Systems – Was ist der schnellste Weg, neuronale Netze auf Embedded-Hardware laufen zu lassen?Read more

Case Study: Künstliche Intelligenz und produktiver Einsatz von Natural Language Processing in der Praxis eines Mobilitätsanbieters – Strategie, Use & Business Cases der Deutschen Bahn

Strategische Ausrichtung der DB AG im Umfeld „Künstliche Intelligenz“ Vorgehensweise zur Bewertung und Identifizierung von Potenzialen und Use-Cases Use-Cases aus dem breiten Tätigkeitsfeld der DB AGRead more

Case Study: Industrial AI: How to Accelerate Machine Intelligence in Industrial Applications

Much of the progress of Artificial Intelligence over the past years is not only based on significant advances in Machine & Deep Learning, but also grounds on the movement of a new generation of young aspiring new data science talents, which foster the open-source and open innovation revolution. In recent years, AI technologies have knockedRead more

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