Deep Learning

Definition:

Beim Deep Learning (mehrschichtiges Lernen, tiefes Lernen oder tiefgehendes Lernen) handelt es sich um einen Teilbereich des "Machine Learnings". Machine Learning ist ein selbstadaptiver Algorithmus. Deep Learning, eine Teilmenge des maschinellen Lernens, nutzt eine Reihe hierarchischer Schichten bzw. eine Hierarchie von Konzepten, um den Prozess des maschinellen Lernens durchzuführen. Die hierbei benutzten künstlichen neuronalen Netze sind wie das menschliche Gehirn gebaut, wobei die Neuronen wie ein Netz miteinander verbunden sind. Die erste Schicht des neuronalen Netzes, der sichtbaren Eingangsschicht (englisch input layer), verarbeitet eine Rohdateneingabe, wie beispielsweise die einzelnen Pixel eines Bildes. Die Dateneingabe enthält Variablen, die der Beobachtung zugänglich sind, daher "sichtbare Schicht".

Diese erste Schicht leitet ihre Ausgaben an die nächste Schicht weiter. Diese zweite Schicht verarbeitet die Informationen der vorherigen Schicht und gibt das Ergebnis ebenfalls weiter. Die nächste Schicht nimmt die Informationen der zweiten Schicht entgegen und verarbeitet sie weiter. Diese Schichten werden als versteckte Ebenen (englisch hidden layers) bezeichnet. Die in ihnen enthaltenen Merkmale werden zunehmend abstrakt. Ihre Werte sind nicht in den Ursprungsdaten angegeben. Stattdessen muss das Modell bestimmen, welche Konzepte für die Erklärung der Beziehungen in den beobachteten Daten nützlich sind. Dies geht über alle Ebenen des künstlichen neuronalen Netzes so weiter. Das Ergebnis wird in der sichtbaren letzten Schicht (englisch output layer) ausgegeben. Hierdurch wird die gewünschte komplizierte Datenverarbeitung in eine Reihe von verschachtelten einfachen Zuordnungen unterteilt, die jeweils durch eine andere Schicht des Modells beschrieben werden.

RiskNET Intensiv-Seminare

Die Intensiv-Seminare der RiskAcademy® konzentrieren sich auf Methoden und Instrumente für evolutionäre und revolutionäre Wege im Risikomanagement. Die Seminare sind modular aufgebaut und bauen inhaltlich aufeinander auf (Basis, Fortgeschrittene, Vertiefung).

Seminare & Konferenzen

Neben unseren Intensiv-Seminaren und Webinaren, die im Rahmen der RiskAcademy angeboten werden, stellen wir Ihnen hier themen- und branchennahe Veranstaltungen vor.

Neues aus der RiskNET Mediathek
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Rückblick RiskNET Summit 2022

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Interview mit Professor em. Dr. Günther Schmid

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Interview mit Profi-Bergsteiger David Göttler

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Interview mit Dr. Alexander Fink (ScMI)

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Interview mit Oberstleutnant Thorsten Kodalle (Führungsakademie der Bundeswehr)

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Rückblick und Impressionen RiskNET Summit 2021

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Interview mit Tom Theisejans, IT-Notfallbeauftragter, Deutsche Bahn Konzern

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Interview mit Prof. Schmid: Globaler Ordnungsanspruch, made in China

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Interview mit Dr. Christian Glaser: Wirecard & Co.: Warum sich große Betrugsfälle immer wieder ereignen

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Interview mit Prof. Dr. Michael Huth zu Risiken in der Supply Chain

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Rückblick und Impressionen RiskNET Summit 2020

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Interview mit Prof. Dr. Jürgen Döllner, Hasso-Plattner-Institut (HPI), Universität Potsdam

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Interview mit Prof. Dr. Günther Schmid, vormals Bundesnachrichtendienst

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Dialog zwischen Harald Philipp, Mountainbike Abenteurer und Frank Romeike, Gründer des Kompetenzportals RiskNET

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Interview mit Tamara Lunger über die Gratwanderung auf den höchsten Bergen der Welt

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