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Grundlegende Kenntnisse über Machine Learning, Neural Networks und evtl. Deep Learning sind notwendig. Den Begriff "RNN" sollte der Besucher schon mal gehört haben und es grob einordnen können.
Der Besucher soll einen Einblick in die Entwicklung und Optimierung eines Recurrent Neural Network (RNN) am Beispiel eines "Real World Use Case" bekommen. Die speziellen Probleme und deren Lösungsansätze dieses Beispiels sollen nachvollzogen werden.
Chi Nhan Nguyen absolvierte Studium und Promotion der Physik an der Universiät Hamburg im Bereich der Hochenergiephysik. Danach war er tätig als Postdoc an der Texas A&M University im Bereich Hochenergiephysik sowie als Data Scientist in diversen Unternehmen der freien Wirtschaft. Seit 2017 ist er Head of Data Science bei SMACC.
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