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Grundlegende Kenntnisse zum Maschinellen Lernen
* Bildklassifizierung mit tiefen faltenden neuronalen Netzen (CNNs, speziell GoogNeNet) * Training mit eigentlich unzureichenden Datensätzen mit wenigen interessanten Beispielen durch -- Kombination mit klassischen Verfahren zur Reduzierung der Lernkomplexität -- vorgeschaltete Identifizierung von potenziell relevanten Bereichen
Jeffrey Kelling ist ein Wissenschaftler in der Computational-Science-Gruppe am Helmholtz-Zentrum Dresden - Rossendorf und beschäftigt sich dort mit Hochleistungsrechnen und Maschinellem Lernen in verschiedenen Wissenschaftsbereichen. Er hat sein Diplom in Physik 2012 an der TU Dresden erhalten und stellte kürzlich seine Dissertation zu massivparallelen Monte-Carlo-Simulationen auf GPUs vor.
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