Details
Spätestens durch Deep Learning wurde das Lernen aus Beispielen zum vorherrschenden Paradigma in der künstlichen Intelligenz: Um Aufgaben automatisch zu lösen, werden tausende Beispiele von Hand annotiert, die dann als Trainingsdaten für ein neuronales Netzwerk dienen. Leider ist diese Annotation oft mit extrem großem Aufwand verbunden und so ist künstliche Intelligenz für viele Anwendungsfälle nach wie vor nicht einsetzbar.
In diesem Vortrag betrachten wir daher, wie künstliche Intelligenz mit Techniken aus dem Few-Shot Learning schon aus zehn oder weniger Beispielen lernen kann, schwierige Aufgaben zu bearbeiten. Der vorgestellte Ansatz erlaubt es Anwendern, Probleme mit KI kostengünstig, effektiv und effizient zu lösen.
Das Wichtigste auf einen Blick
Webinar: Few-Shot Learning – wie künstliche Intelligenz fast ohne Beispieldaten selbständig lernen kann
Datum: 05. November 2021
Uhrzeit: 10:00 - 10:45
Bei Interesse melden Sie sich bitte direkt per Anmelde-Formular für das Sulzer Webinar an. Sie erhalten dann Ihren persönlichen Zugang zur Online-Veranstaltung per E-Mail.
