Einfach erklärt
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze mit vielen Schichten aus Beispieldaten lernen. Statt Regeln von Hand zu programmieren, lernt das Modell Strukturen und Merkmale (Features) selbst – etwa in Bildern, Texten, Audio oder Sensordaten.
Alltags‑Beispiele:
- Fotos automatisch erkennen (z. B. Personen, Objekte, Szenen).
- Spracherkennung & Übersetzung auf dem Smartphone.
- Empfehlungen im Streaming oder E‑Commerce.
- Qualitätsprüfung in der Industrie durch visuelle Inspektion.
Wenn du damit starten willst, findest du Schulungen im Kurs‑ & Schulungs‑Hub; konkrete Anwendungsfelder werden bei den KI‑Use‑Cases gesammelt. Für Umsetzung & Integration in Produkte/Prozesse unterstützt die KI‑Agentur.
Professionelle Definition
Deep Learning nutzt mehrschichtige neuronale Netze (u. a. Convolutional Neural Networks, Recurrent/Transformer‑Modelle), die durch Optimierung einer Verlustfunktion mittels Varianten des Gradientenabstiegs trainiert werden. Zentrale Bausteine sind Architektur (Layer‑Typen, Parameter), Daten & Vorverarbeitung, Regularisierung (z. B. Dropout), Optimierer (z. B. Adam), Evaluationsmetriken und Deployment/MLOps. In der Praxis werden Modelle für Bild (z. B. CNNs), Text/Sequenzen (z. B. Transformer/LLMs), Audio und Multimodalität eingesetzt.
Quellen
- Goodfellow, Bengio, Courville: Deep Learning (MIT Press) – Grundlagen, Architekturen, Optimierung.
https://www.deeplearningbook.org/ - LeCun, Bengio, Hinton (2015): Deep Learning, Nature – Überblicksartikel.
https://www.nature.com/articles/nature14539 - Stanford CS231n – Convolutional Neural Networks for Visual Recognition – praxisnahe Kursunterlagen.
https://cs231n.github.io/