Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. Vergleich der Deep Learning Frameworks TensorFlow, Keras, PyTorch, CNTK und MXNeT

Fachbuch aus dem Jahr 2021 im Fachbereich Informatik - Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, AKAD University, ehem. AKAD Fachhochschule Stuttgart (Wirtschaftsinformatik), Sprache: Deutsch, Abstract: In diesem Assignment sollen die bekannten Deep Learning Frameworks TensorFlow, Keras, PyTorch, CNTK und MXNeT vorgestellt werden. Darüber hinaus soll geklärt werden, was ein Framework erfolgreich macht und welche Konsequenzen daraus folgen können. Dazu wird in der Folge auch das bereits eingestellte Framework Theano betrachtet. Zunächst werden grundlegende Begrifflichkeiten im Kontext von Deep Learning Frameworks definiert. Im Anschluss wird die grundsätzliche Funktionsweise von Deep Learning erläutert, danach werden die bekanntesten Deep Learning Frameworks vorgestellt und mögliche Erfolgskriterien bewertet.

Marco Nitschke, geboren 1985, leitet(e) auf Bundes- und Landesebene sowie im kommunalen Bereich Softwareentwicklungs-, Digitalisierungs- sowie Reorganisationsprojekte. Seit jeher sucht er dabei passende Methoden und Instrumente, um gewinnbringend mit der Komplexität derartiger Vorgehen umgehen zu können. Kontakt: marco.nitschke@gmx.net https://www.xing.com/profile/MarcoK_Nitschke/cv