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von Deep Learning
Grâce à la mise en place du Deep Learning, la version 2014.1 comporte d'importantes améliorations pour toutes les sections des modèles anglais et français.
Durch die Implementation von Deep Learning im 2014.1 Release konnte eine erhebliche Verbesserung im englischem und französischem Model für alle Felder realisiert werden.
Jetson Nano vous ouvre les portes de la robotique et du déploiement du Deep Learning sur l'Edge pour la détection d'objets, la segmentation, le traitement de la parole, la classification d'images en temps réel et bien plus encore.
Jetson Nano öffnet die Pforten für Robotik und die Bereitstellung von Deep Learning in der Peripherie für die Echtzeit-Bildklassifizierung, -Objekterkennung, -Segmentierung, -Sprachverarbeitung und vieles mehr.
À ce stade, la recherche technique à la fois sur Al visuel et AlI auditif est toujours basée sur le cadre du Deep Learning (DL).
Zu diesem Zeitpunkt basiert die technische Forschung sowohl zu visuellem als auch zu auditorischem AlI noch auf dem Rahmen von Deep Learning (DL).
Augmentation de la puissance du Deep Learning en parallèle et dans le Cloud
Hochskalieren von Deep Learning durch Parallelisierung und in der Cloud.
Mais ce n'est pas tout : le mode de rendu DLSS améliore également la qualité d'image dans Port Royal grâce à la puissance phénoménale du Deep Learning.
DLSS verbessert in Kombination mit Port Royal auch die Bildqualität - die Power von Deep Learning macht's möglich.
Détectez, identifiez et segmentez des objets à l'aide du Deep Learning et du Machine Learning.
Erfassen, erkennen und segmentieren Sie Objekte mithilfe von Deep Learning und Machine Learning.
Cet exemple montre comment entraîner un détecteur d'objets à l'aide du deep learning et de R-CNN (régions avec réseaux de neurones à convolution).
Dieses Beispiel zeigt, wie ein Objektdetektor mithilfe von Deep Learning und R-CNN (Regions with Convolutional Neural Networks) trainiert werden kann.
L'avantage du deep learning est que le programme crée lui-même le jeu de caractéristiques sans supervision.
Der Vorteil von Deep Learning ist, dass das Programm diese Merkmalsmenge selbst aufbaut.
Développer l'IA dans le cadre du deep learning et en obtenir des résultats exige une technologie et une méthodologie adaptées.
Die Entwicklung von Deep Learning KI-Funktionen erfordert die richtige Technologie und Methodik, um diese erfolgreich einsetzen zu können.
Familiarisez-vous avec ce cours et les concepts du Deep Learning.
Machen Sie sich mit den Konzepten des Deep Learning und mit dem Kurs vertraut.
De nombreuses entreprises se tournent aujourd'hui vers les technologies de l'apprentissage automatique et du Deep Learning pour exploiter leurs données plus efficacement et prendre un avantage compétitif décisif.
Daher setzen viele Unternehmen jetzt auf maschinelles Lernen und Deep Learning, um die Menge an Informationen gezielt zu nutzen und sich weiter vom Wettbewerb abzuheben.
Dans le cas du Deep Learning, la détection d'objets est un sous-ensemble de la reconnaissance d'objets, où l'objet est non seulement identifié mais également situé dans l'image.
Im Fall des Deep Learning ist die Objekterfassung eine Teilmenge der Objekterkennung, bei der das Objekt in einem Bild nicht nur identifiziert, sondern auch lokalisiert wird.
Caffe2 permet de profiter encore plus efficacement et rapidement des nombreux avantages du Deep Learning, en partageant avec sa communauté de contributeurs de tout nouveaux modèles et algorithmes.
Caffe2 soll das Experimentieren mit Deep Learning auf einfache, direkte Weise ermöglichen. Daher hat die Community die Möglichkeit, zu neuen Modellen und Algorithmen beizutragen.
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