"XElemNet: Ein Durchbruch in der erklärbaren KI für die Materialwissenschaften" Die Zukunft der Materialwissenschaften: XElemNet und erklärbare Künstliche Intelligenz In den letzten Jahren hat sich die Technologie des Deep Learning in zahlreichen Bereichen rasant entwickelt, und auch die Materialwissenschaften bleiben ...
Entdecke die neuen Funktionen von Gradio 5: Ein experimenteller AI Playground für Machine Learning-Entwickler Gradio 5: Ein Revolutionäres Tool für AI-Entwickler Die Welt der maschinellen Intelligenz und des maschinellen Lernens entwickelt sich ständig weiter. Ein Werkzeug, das sich in dieser ...
“Strategische Marktanalyse: Deep Learning im Bereich Machine Vision bis 2031” Der Aufstieg des Marktes für Deep Learning in der Maschinenbildverarbeitung: Ein umfassender Überblick In der sich schnell entwickelnden Welt der Technologie nimmt die Maschinenbildverarbeitung mit Deep Learning immer mehr an ...
Google Cloud hat Talentica Software’s technische Kompetenz und den nachgewiesenen Erfolg im Bereich des maschinellen Lernens anerkannt. Talentica Software gab heute bekannt, dass sie die Machine Learning Partner Specialization im Google Cloud Partner Advantage erhalten hat. Durch den Erwerb der ...
In dieser Studie wurden verschiedene menschliche Zellen verwendet, darunter A549-Zellen, B-Lymphozyten, BJ-Fibroblasten, IMR90-Fibroblasten, Knochenmark-MSCs, HeLa-Zellen, Müller-Gia, Myokardiomyozyten, spontan entstandene retinale Pigmentepithelzellen, Urinepithelzellen und Vero-Zellen (Affen). Darüber hinaus wurden hiPSCs aus verschiedenen Zelltypen induziert. Die Zellen wurden unter verschiedenen Bedingungen kultiviert, ...
Maschinelles Lernen und Natural Language Processing (NLP) werden aufgrund des Aufstiegs von KI oft als synonym angesehen, die natürliche Texte mithilfe von maschinellen Lernmodellen generiert. Maschinelles Lernen beinhaltet die Entwicklung von Algorithmen, die Daten analysieren, um Muster zu lernen und ...
Zebra Technologies hat seine Aurora-Maschinenvisionssoftware mit fortschrittlichen KI-Funktionen verbessert und tiefes Lernen für komplexe visuelle Inspektionsanwendungen eingeführt. Die erweiterte Suite umfasst Aurora Design Assistant, Aurora Vision Studio und Aurora Imaging Library, die No-Code Deep Learning OCR, Drag-and-Drop-Umgebungen und umfangreiche Bibliotheken ...
Fast sieben Jahre nachdem sie als Vorschau gestartet wurde, ist die Visual Studio Code-Erweiterung für das Azure Machine Learning nun allgemein verfügbar. Laut Microsofts Leo Yao, der gestern die allgemeine Verfügbarkeit ankündigte, können Entwickler ihre Lieblings-VS-Code-Setup, entweder Desktop oder Web, ...
Das Indian Institute of Technology, IIT, Delhi hat den vierten Jahrgang seines renommierten Zertifikatsprogramms in Maschinellem Lernen und Deep Learning gestartet. Dieses Programm soll Fachleute mit den neuesten Fähigkeiten und dem umfassenden Wissen ausstatten, die erforderlich sind, um in dem ...
Um eine wirklich gute Grundlage im Maschinenlernen aufzubauen, sollte man zunächst die grundlegenden mathematischen Konzepte wie die lineare Algebra, die Analysis und die Wahrscheinlichkeitsrechnung beherrschen, da sie für Maschinenlernalgorithmen und -modelle von entscheidender Bedeutung sind. Bücher, Online-Kurse und interaktive Tutorials ...