Rekurrente Neuronale Netze: Wie Computer lesen lernen

Anwendungen der Natürlichen Sprachverarbeitung wie die semantische Suche (Google), die automatisierte Textübersetzung (z.B. DeepL) oder die Textklassifikation (z.B. E-Mail-Spamfilter) sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. In vielen Bereichen des NLP beruhen entscheidende Fortschritte auf der Entwicklung und Erforschung einer Klasse von künstlichen neuronalen Netzen, die besonders gut an die sequentielle Struktur natürlicher Sprachen angepasst sind: rekurrente neuronale Netze, kurz: RNNs. Das Webinar gibt eine Einführung in die Funktionsweise von RNNs und veranschaulicht deren Einsatz an einem Beispielprojekt aus dem Bereich der Legal Tech. Es schließt mit einem Ausblick auf die zukünftige Bedeutung von RNNs inmitten alternativer Ansätze wie BERT und Convolutional Neural Networks. Finden Sie hier weitere Informationen und die Folien zu diesem Talk: https://dida.do/de/webinare/rekurrente-neuronale-netze-wie-computer-lesen-lernen https://dida.do LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/dida... Twitter: https://twitter.com/dida_ML dida ist Ihr Partner für die KI-gestützte Softwareentwicklung. Wir entwickeln eigenständige Prototypen, liefern produktionsreife Software und bieten mathematisch fundierte Beratung für interne Data Scientists.