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Deep Learning Artikel
In den Artikeln in unserem Deep Learning Blog erfährst du, wie du KI nutzen kannst, um Datenanalysen und -prozesse zu beschleunigen. Entdecke Techniken wie die Verwendung von Keras und GPT-3, um dich weiterzubilden.
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5 weitere Dinge, die Business Leader über Machine Learning wissen sollten
Tauche tiefer ein in das, was du über Machine Learning wissen musst, um deine Datenfunktion und dein Unternehmen nachhaltig weiterzuentwickeln.
Hugo Bowne-Anderson
18. September 2026
Was ist AI Alignment? Damit KI dem Menschen dient
Erkunde AI Alignment: Bedeutung, Herausforderungen und Methoden. Lerne, wie du KI-Systeme entwickelst, die der Menschheit nutzen und mit menschlichen Werten und Zielen im Einklang stehen.
Vinod Chugani
18. September 2026
Ein Interview mit François Chollet
Hugo Bowne-Anderson von DataCamp hat den Keras-Erfinder und Google-KI-Forscher François Chollet zu seinem neuen Buch "Deep Learning with Python" interviewt.
Hugo Bowne-Anderson
18. September 2026
MatMul-freie LLMs: Zentrale Konzepte erklärt
MatMul-freie Sprachmodelle ersetzen Matrixmultiplikation durch einfachere Operationen, um Rechenkosten zu senken.
Dimitri Didmanidze
18. September 2026
Das Neueste von OpenAI, Google AI und was es für Data Science bedeutet
Lerne die bahnbrechenden Sprach-, Bild- und multimodalen Technologien kennen und wie sie uns produktiver und wirksamer machen.
Abid Ali Awan
18. September 2026
Die 20 wichtigsten Deep‑Learning‑Interviewfragen mit Antworten
Entdecke die wichtigsten Deep‑Learning‑Interviewfragen mit Antworten für verschiedene Profile und Anwendungsfelder wie Computer Vision und NLP
Iván Palomares Carrascosa
18. September 2026
Was ist RAFT? RAG und Fine-Tuning kombinieren, um LLMs an spezialisierte Domänen anzupassen
RAFT kombiniert Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning, um die Leistung großer Sprachmodelle in spezialisierten Domänen zu steigern
Ryan Ong
18. September 2026
Was ist GPT-4 und warum ist es wichtig?
OpenAI hat sein neuestes großes Sprachmodell GPT-4 vorgestellt. Das multimodale Modell nimmt Bild- und Texteingaben entgegen und generiert Textausgaben.
Abid Ali Awan
18. September 2026
Positionskodierung einfach erklärt: So bekommen Transformer ein Ordnungsgefühl
Verstehe, wie Transformer Wortreihenfolgen abbilden, vergleiche Sinus-, gelernte, relative, RoPE- und ALiBi-Kodierungen und sieh eine PyTorch-Implementierung.
Tim Lu
14. August 2026
Nested Learning: Eine Lösung für katastrophales Vergessen
Katastrophales Vergessen erschwert kontinuierliches Lernen. Erfahre, wie Nested Learning mit mehreren Zeitskalen altes Wissen bewahrt und Neues integriert.
Srujana Maddula
27. Juli 2026
Vision Banana erklärt: Wie Bildgeneratoren zu Generalist-Vision-Modellen wurden
Eine praxisnahe Einordnung von Google DeepMinds These: Bildgenerierung verhält sich zur Computer Vision wie Next-Token-Vorhersage zur Sprache.
Aashi Dutt
28. April 2026
Die 12 besten Deep-Learning-Konferenzen für 2026
Finde die besten Deep-Learning-Konferenzen und -Veranstaltungen, die du 2026 besuchen kannst.
Kevin Babitz
7. Januar 2026