Hardware für DL: Teil 1a - Von KI zu DL

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung in die KI und maschinelles Lernen

   • 1.1 Überblick über künstliche Intelligenz
   • 1.2 Training neuronaler Netzwerke

2. Die menschliche Gehirn und maschinelles Lernen

   • 2.1 Neuronale Struktur des Gehirns
   • 2.2 Gehirn-inspiriertes Computing

3. Grundlagen des maschinellen Lernens

   • 3.1 Klassisches Programmieren vs. maschinelles Lernen
   • 3.2 Lineare Klassifikation und neuronale Netze

4. Tiefes Lernen: Konzepte und Anwendungen

   • 4.1 Einführung in Deep Learning
   • 4.2 Struktur von Deep Neural Networks
   • 4.3 Arten von Deep Learning-Modellen

5. Training von neuronalen Netzwerken

   • 5.1 Überwachtes Lernen
   • 5.2 Unüberwachtes Lernen
   • 5.3 Bestärkendes Lernen

6. Rechenleistung und Datensätze

   • 6.1 Rechenleistung für maschinelles Lernen
   • 6.2 Bedeutung von gelabelten Datensätzen
   • 6.3 Bekannte Datensätze für maschinelles Lernen

7. Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen

   • 7.1 Herausforderungen für maschinelles Lernen
   • 7.2 Zukunftsausblick für KI und maschinelles Lernen

Einführung in die KI und maschinelles Lernen

Willkommen zu meinem Vortrag über Hardware für Deep Learning! Ich bin Dr. Adam Tiemann von den NX Labs an der Barilon University. Heute beginnen wir mit Teil eins, einer allgemeinen Einführung in Deep Learning.

Einleitung in künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein breites Feld, das sich mit dem Ziel befasst, Computern die Fähigkeit zu geben, ohne explizite Programmierung zu lernen. Seit den 50er Jahren wurde intensiv an KI geforscht, wobei maschinelles Lernen einen zentralen Bereich bildet.

Training neuronaler Netzwerke

Maschinelles Lernen bedeutet, Algorithmen zu trainieren, um neue Probleme zu lösen, anstatt für jedes einzelne Problem maßgeschneiderte Programme zu erstellen. Dabei orientieren wir uns oft an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns.

Die menschliche Gehirn und maschinelles Lernen

Um die Grundlagen des maschinellen Lernens zu verstehen, werfen wir einen Blick auf die Struktur des menschlichen Gehirns und seine Relevanz für das maschinelle Lernen.

Neuronale Struktur des Gehirns

Das Gehirn besteht aus Milliarden von Neuronen, den Hauptrechenelementen. Diese Neuronen kommunizieren miteinander über Synapsen und verwenden komplexe Mechanismen für Informationsverarbeitung.

Gehirn-inspiriertes Computing

Beim Gehirn-inspirierten Computing verwenden wir Ansätze aus dem Gehirn, um maschinelle Lernalgorithmen zu entwickeln. Dies schließt Konzepte wie spiking computing ein, die auf neuronaler Kommunikation basieren.

Grundlagen des maschinellen Lernens

Um maschinelles Lernen zu verstehen, müssen wir den Unterschied zwischen klassischem Programmieren und maschinellem Lernen verstehen, sowie die grundlegenden Konzepte wie lineare Klassifikation und neuronale Netze.

Klassisches Programmieren vs. maschinelles Lernen

Beim klassischen Programmieren werden Heuristiken für jede Aufgabe definiert, während beim maschinellen Lernen Algorithmen trainiert werden, um neue Probleme zu bewältigen.

Lineare Klassifikation und neuronale Netze

Lineare Klassifikation ist ein grundlegendes Konzept im maschinellen Lernen, das die Grundlage für neuronale Netzwerke bildet. Diese Netzwerke bestehen aus mehreren Schichten von Neuronen, die miteinander verbunden sind und komplexe Probleme lösen können.

Tiefes Lernen: Konzepte und Anwendungen

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich mit mehrschichtigen neuronalen Netzwerken und deren Anwendungen befasst.

Einführung in Deep Learning

Deep Learning verwendet viele Schichten von Neuronen, um komplexe Muster in Daten zu erkennen. Dies ermöglicht Anwendungen wie Bilderkennung und Sprachverarbeitung.

Struktur von Deep Neural Networks

Deep Neural Networks bestehen aus vielen Schichten von Neuronen, die Informationen verarbeiten und abstrakte Merkmale extrahieren können.

Arten von Deep Learning-Modellen

Es gibt verschiedene Arten von Deep Learning-Modellen, darunter Convolutional Neural Networks (CNNs) für Bildverarbeitung und Recurrent Neural Networks (RNNs) für Sequenzdaten.

Training von neuronalen Netzwerken

Beim Training von neuronalen Netzwerken geht es darum, die Gewichte und Bias der Netzwerke zu bestimmen, um die gewünschte Aufgabe zu erfüllen.

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen werden Netzwerke mit gelabelten Daten trainiert, sodass sie korrekte Vorhersagen treffen können.

Unüberwachtes Lernen

Beim unüberwachten Lernen werden Netzwerke mit unlabeled Daten trainiert, um Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen.

Bestärkendes Lernen

Beim bestärkenden Lernen werden Netzwerke durch Belohnungen und Strafen trainiert, um eine bestimmte Aufgabe zu optimieren.

Rechenleistung und Datensätze

Die Verfügbarkeit von Rechenleistung und gelabelten Datensätzen hat entscheidend zum Fortschritt des maschinellen Lernens beigetragen.

Rechenleistung für maschinelles Lernen

Moderne GPUs ermöglichen es, komplexe Modelle schnell zu trainieren und auszuführen, was zu bahnbrechenden Fortschritten in der KI geführt