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Konzept#Maschinelles Lernen#Künstliche Intelligenz

Deep Learning

Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der mehrschichtige neuronale Netze zur automatischen Extraktion hierarchischer Merkmale aus Daten nutzt. Es erzielt führende Ergebnisse in Bild-, Sprach- und Textaufgaben durch Training großer Modelle auf umfangreichen Datensätzen. Praxisanforderungen umfassen Modellarchitektur, Datenaufbereitung und erhebliche Rechenressourcen.

Dieser Baustein bündelt Grundinformationen, Kontext und Beziehungen – als neutrale Referenz im Modell.

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Definition · Einordnung · Trade-offs · Beispiele

Worum geht es hier?

Diese Seite bietet einen neutralen Einstieg mit Kerndaten, Strukturkontext und direkten Beziehungen – unabhängig von Lern- oder Entscheidungswegen.

Basisdaten

Kontext
Organisationsebene
Unternehmen
Organisationsreife
Fortgeschritten
Auswirkung
Technisch
Entscheidung
Entscheidungstyp
Architektur
Value Stream
Umsetzung
Einschätzung
Komplexität
Hoch
Reifegrad
Etabliert
Cognitive Load
Hoch

Kontext im Modell

Strukturelle Einordnung

Verortung in der Struktur.

Themenraum
Technologie & Infrastruktur
Themenbereich
KI & Maschinelles Lernen
Segment
Grundlagen & Lernparadigmen
#KI#Maschinelles Lernen

Beziehungen

Verknüpfte Bausteine

Direkt verbundene Content-Elemente.

Struktur · Enthält
(3)
Large Language Model (LLM)
Konzept
Maschinelles Lernen (ML)
Konzept
Transformer
Konzept