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Deeplearning4J – Ohne Hirnschlag zur KI

Thu, 22 Aug 2019, 07:00 PM (CEST)
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Thu, 22 Aug 2019, 07:00 PM (CEST)
Registration deadline: Thu, 22 Aug 2019 (CEST)
GOD Gesellschaft für Organisation und Datenverarbeitung mbHBraunschweig, GermanyOpen in Google Maps
Available seats: 36
Wir werden die Grundlagen Neuronaler Netze lernen und wie man mit Deeplearning4J und OpenAI seine eigene KI an den Start bringt.

Mit AlphaGo hat Google gezeigt, dass künstliche Intelligenz auf dem Vormarsch ist und in einem weiteren Feld Menschen den Rang abgeschlagen hat. So eine ausgefuchste KI wie AlphaGo zu bauen braucht eine Menge Ingenieure und Zeit. Allerdings stehen einem mittlerweile einfache Tools wie Deeplearning4J zur Verfügung, um das Thema „Deep Learning“ auch in Java in Angriff zu nehmen und schnell Ergebnisse zu erzielen.

Deeplearning4J bietet einem zwar kein AlphaGo out of the box, liefert aber die Werkzeuge um schnell Neuronale Netze in Java zu konfigurieren und zu trainieren. Und zusammen mit dem OpenAI Gym bringt man so eine eigene KI schnell zu ersten Ergebnisse.

In diesem Vortrag werde ich die Grundlagen Neuronaler Netze vermitteln und Zeigen wie man leicht mit Deeplearning4J in Java eine KI-Anwendung bauen kann. Außerdem stelle ich kurz das OpenAI Gym vor, dass als Trainingswiese für Künstliche Intelligenzen dient und sowohl einfache als auch komplexere Szenarien zum Austesten der eigenen KIs bereitstellt.

Jochen Schmücking ist Software Engineer bei PRODYNA SE und dort seit 3 Jahren als Berater tätig. Hauptsächlich ist er in der Frontend Entwicklung unterwegs, beschäftigt sich aber auch mit Machine Learning und Graphdatenbanken. Sein Studium der Informatik hat er mit den Schwerpunkten Big Data und Theoretische Informatik an der RWTH Aachen abgeschlossen.

Eine Veranstaltung des iJUG e.V., organisiert durch die JUG Ostfalen.

Mit AlphaGo hat Google gezeigt, dass künstliche Intelligenz auf dem Vormarsch ist und in einem weiteren Feld Menschen den Rang abgeschlagen hat. So eine ausgefuchste KI wie AlphaGo zu bauen braucht eine Menge Ingenieure und Zeit. Allerdings stehen einem mittlerweile einfache Tools wie Deeplearning4J zur Verfügung, um das Thema „Deep Learning“ auch in Java in Angriff zu nehmen und schnell Ergebnisse zu erzielen.

Deeplearning4J bietet einem zwar kein AlphaGo out of the box, liefert aber die Werkzeuge um schnell Neuronale Netze in Java zu konfigurieren und zu trainieren. Und zusammen mit dem OpenAI Gym bringt man so eine eigene KI schnell zu ersten Ergebnisse.

In diesem Vortrag werde ich die Grundlagen Neuronaler Netze vermitteln und Zeigen wie man leicht mit Deeplearning4J in Java eine KI-Anwendung bauen kann. Außerdem stelle ich kurz das OpenAI Gym vor, dass als Trainingswiese für Künstliche Intelligenzen dient und sowohl einfache als auch komplexere Szenarien zum Austesten der eigenen KIs bereitstellt.

Jochen Schmücking ist Software Engineer bei PRODYNA SE und dort seit 3 Jahren als Berater tätig. Hauptsächlich ist er in der Frontend Entwicklung unterwegs, beschäftigt sich aber auch mit Machine Learning und Graphdatenbanken. Sein Studium der Informatik hat er mit den Schwerpunkten Big Data und Theoretische Informatik an der RWTH Aachen abgeschlossen.

Eine Veranstaltung des iJUG e.V., organisiert durch die JUG Ostfalen.

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