{"id":5096,"date":"2023-04-03T16:37:50","date_gmt":"2023-04-03T16:37:50","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5096"},"modified":"2024-06-11T20:05:38","modified_gmt":"2024-06-12T01:05:38","slug":"was-ist-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/","title":{"rendered":"Was ist Deep Learning?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/#What_is_Deep_Learning\" >Was ist Deep Learning?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/#The_Building_Blocks_of_Deep_Learning\" >Die Bausteine des Deep Learning<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/#The_Different_Types_of_Learning_Architectures\" >Die verschiedenen Arten von Lernarchitekturen<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/#Convolutional_Neural_Networks_CNNs\" >Faltungsneuronale Netze (CNNs)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/#Recurrent_Neural_Networks_RNNs\" >Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/#Challenges_of_Deep_Learning\" >Herausforderungen des Deep Learning<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/#Interpretability_and_Explainability\" >Interpretierbarkeit und Erkl\u00e4rbarkeit<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/#Data_and_Computational_Requirements_for_Deep_Learning\" >Daten und rechnerische Anforderungen f\u00fcr Deep Learning<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/#Robustness_and_Security\" >Robustheit und Sicherheit<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/#Applications_of_Deep_Learning\" >Anwendungen von Deep Learning<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/what-is-deep-learning\/#Revolutionizing_Industries_and_Applications\" >Revolutionierung von Branchen und Anwendungen<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_is_Deep_Learning\"><\/span>Was ist Deep Learning?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Was ist Deep Learning? Deep Learning (DL) ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens (ML), der sich in erster Linie darauf konzentriert, die F\u00e4higkeit des menschlichen Gehirns zum Lernen und Verarbeiten von Informationen nachzuahmen. In der sich rasch entwickelnden Welt der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) hat sich Deep Learning als bahnbrechende Technologie herauskristallisiert, die sich auf praktisch alle Bereiche auswirkt, vom Gesundheitswesen bis hin zu autonomen... <\/p>\n<p>Um diese F\u00e4higkeit zum Lernen und Verarbeiten von Informationen zu erreichen, st\u00fctzt sich Deep Learning auf ein komplexes Netz miteinander verbundener Neuronen, die als k\u00fcnstliche neuronale Netze (ANNs) bezeichnet werden. Durch die Nutzung der Leistungsf\u00e4higkeit von ANNs und ihrer F\u00e4higkeit, sich im Laufe der Zeit automatisch anzupassen und zu verbessern, k\u00f6nnen Deep-Learning-Algorithmen komplizierte Muster entdecken, aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse gewinnen und Vorhersagen mit bemerkenswerter Genauigkeit treffen. <\/p>\n<p>*Bevor Sie diesen Blog \u00fcber Deep Learning lesen, sollten Sie sich unsere Erkl\u00e4rung zu KI vs. ML ansehen. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Building_Blocks_of_Deep_Learning\"><\/span>Die Bausteine des Deep Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Grundlage des Deep Learning bildet das Konzept der ANNs, die von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind. ANNs bestehen aus verschiedenen Schichten miteinander verbundener Knoten oder Neuronen, wobei jedes Neuron Informationen verarbeitet und sie an die n\u00e4chste Schicht weitergibt. Diese Schichten k\u00f6nnen dann lernen und sich anpassen, indem sie die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen anpassen. <\/p>\n<p>In einem ANN gibt es k\u00fcnstliche Neuronen, von denen jedes einen Input von einem anderen erh\u00e4lt, bevor es die Informationen verarbeitet und den Output an verbundene Neuronen sendet. Die St\u00e4rke dieser Verbindungen zwischen den Neuronen wird als Gewichte bezeichnet, und diese Gewichte bestimmen die Bedeutung der einzelnen Eingaben f\u00fcr die Gesamtberechnung. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-ANNs-01-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>ANNs bestehen h\u00e4ufig aus drei Hauptschichten: <\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>Eingabeschicht: Die Eingabeschicht erh\u00e4lt Rohdaten.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Verborgene Schicht: Die verborgene Schicht verarbeitet die Daten und f\u00fchrt komplexe Transformationen durch. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Ausgabeschicht: Die Ausgabeschicht liefert das Endergebnis. <\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ein weiterer wichtiger Baustein von ANNs sind Aktivierungsfunktionen, die die Ausgabe jedes Neurons auf der Grundlage der empfangenen Eingabe bestimmen. Diese Funktionen f\u00fchren Nichtlinearit\u00e4t in das Netz ein und erm\u00f6glichen es ihm, komplexe Muster zu lernen und komplizierte Berechnungen durchzuf\u00fchren. <\/p>\n<p>Beim Deep Learning dreht sich alles um den Lernprozess, bei dem das Netzwerk seine Gewichte anpasst, um den Fehler zwischen seinen Vorhersagen und den Ergebnissen zu minimieren. Dieser Lernprozess beinhaltet oft die Verwendung einer Verlustfunktion, die den Unterschied zwischen der Ausgabe des Netzwerks und den wahren Werten quantifiziert. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Different_Types_of_Learning_Architectures\"><\/span>Die verschiedenen Arten von Lernarchitekturen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Allerdings folgt Deep Learning nicht einer einzigen Lernarchitektur. Es gibt einige Haupttypen von Architekturen, die f\u00fcr ein breites Spektrum von Problemen verwendet werden. Zwei der g\u00e4ngigsten sind Faltungsneuronale Netze (CNNs) und rekurrente Neuronale Netze (RNNs). Es gibt jedoch noch einige andere, wie z. B. <a href=\"https:\/\/developer.ibm.com\/articles\/cc-machine-learning-deep-learning-architectures\/\">LSTMs, GRUs und Autoencoder<\/a>. <\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Convolutional_Neural_Networks_CNNs\"><\/span>Faltungsneuronale Netze (CNNs)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>CNNs spielen eine zentrale Rolle bei Computer Vision und Bilderkennungsaufgaben. Vor dem Aufkommen von CNNs waren f\u00fcr diese Aufgaben m\u00fchsame und zeitintensive Techniken zur Merkmalsextraktion f\u00fcr die Objektidentifizierung in Bildern erforderlich. Im Zusammenhang mit der Bilderkennung besteht die Hauptfunktion eines CNN darin, Bilder in eine besser handhabbare Form umzuwandeln und dabei wesentliche Merkmale f\u00fcr genaue Vorhersagen beizubehalten.<\/p>\n<p>CNNs \u00fcbertreffen oft andere neuronale Netze aufgrund ihrer au\u00dfergew\u00f6hnlichen Leistung bei Bild-, Audio- oder Spracheingaben. <\/p>\n<p>Sie verwenden drei Haupttypen von Schichten, um ihre Aufgaben zu erf\u00fcllen:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Faltungsschicht<\/strong>: Identifiziert Merkmale innerhalb von Pixeln.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Pooling-Schicht<\/strong>: Abstrahiert Merkmale f\u00fcr die weitere Bearbeitung.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Vollst\u00e4ndig verbundene (FC) Schicht<\/strong>: Verwendet die erfassten Merkmale f\u00fcr die Vorhersage.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Die Faltungsschicht ist die grundlegendste Komponente eines CNN, in der der Gro\u00dfteil der Berechnungen stattfindet. Diese Schicht besteht aus Eingabedaten, einem Filter und einer Merkmalskarte. Faltungsschichten f\u00fchren eine Faltungsoperation an den Eingabedaten durch, bevor sie das Ergebnis an die Pooling-Schicht weiterleiten. <\/p>\n<p>Bei einer Bilderkennungsaufgabe verdichtet diese Faltung alle Pixel innerhalb des rezeptiven Feldes zu einem einzigen Wert. Vereinfacht gesagt, wird durch die Anwendung einer Faltung auf ein Bild dessen Gr\u00f6\u00dfe reduziert und alle Informationen innerhalb des Feldes in einem einzigen Pixel zusammengefasst. Grundlegende Merkmale, wie horizontale und diagonale Kanten, werden in der Faltungsschicht extrahiert. Die von der Faltungsschicht erzeugte Ausgabe wird als Merkmalskarte bezeichnet.<\/p>\n<p>Der Hauptzweck der Pooling-Ebene besteht darin, die Gr\u00f6\u00dfe der Merkmalskarte zu reduzieren und dadurch den Rechenaufwand und die Verbindungen zwischen den Ebenen zu verringern. <\/p>\n<p>Die dritte Schicht in einem CNN ist die FC-Schicht, die die Neuronen zwischen zwei verschiedenen Schichten verbindet. Oft wird sie vor der Ausgabeschicht positioniert, um die Eingangsbilder der vorherigen Schichten zu gl\u00e4tten. Das gegl\u00e4ttete Bild durchl\u00e4uft in der Regel weitere FC-Schichten, in denen mathematische Funktionen den Klassifizierungsprozess einleiten.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Recurrent_Neural_Networks_RNNs\"><\/span>Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Rekurrente neuronale Netze (RNNs) geh\u00f6ren zu den modernsten Algorithmen, die entwickelt wurden, und werden von weit verbreiteten Technologien wie Siri und der Google-Sprachsuche eingesetzt. <\/p>\n<p>Das RNN ist der erste Algorithmus, der seine Eingaben dank eines internen Speichers beibehalten kann, was ihn f\u00fcr Probleme des maschinellen Lernens mit sequentiellen Daten wie Sprache, Text, Finanzdaten, Audio und mehr wertvoll macht. Die einzigartige Architektur von RNNs erm\u00f6glicht es ihnen, Abh\u00e4ngigkeiten und Muster innerhalb der Sequenzen effektiv zu erfassen, was genauere Vorhersagen und eine bessere Gesamtleistung in einem breiten Spektrum von Anwendungen erm\u00f6glicht.<\/p>\n<p>Ein RNN zeichnet sich dadurch aus, dass es einen verborgenen Zustand beibehalten kann, der als interner Speicher fungiert und es ihm erm\u00f6glicht, sich an Informationen aus fr\u00fcheren Zeitschritten zu erinnern. Dank dieser Speicherf\u00e4higkeit k\u00f6nnen RNNs weitreichende Abh\u00e4ngigkeiten innerhalb der Eingabesequenz erlernen und ausnutzen, was sie f\u00fcr Aufgaben wie Zeitreihenanalyse, NLP und Spracherkennung besonders effektiv macht.<\/p>\n<p>Die Struktur eines RNN besteht aus einer Reihe miteinander verbundener Schichten, wobei jede Schicht f\u00fcr die Verarbeitung eines Zeitschritts der Eingabesequenz zust\u00e4ndig ist. Die Eingabe f\u00fcr jeden Zeitschritt ist eine Kombination aus dem aktuellen Datenpunkt und dem verborgenen Zustand aus dem vorherigen Zeitschritt. Diese Informationen werden dann von der RNN-Schicht verarbeitet, die den verborgenen Zustand aktualisiert und eine Ausgabe erzeugt. Der verborgene Zustand fungiert als Speicher, in dem Informationen aus fr\u00fcheren Zeitschritten gespeichert werden, um die zuk\u00fcnftige Verarbeitung zu beeinflussen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Challenges_of_Deep_Learning\"><\/span>Herausforderungen des Deep Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Trotz der bemerkenswerten Erfolge des Deep Learning gibt es noch einige Herausforderungen und Bereiche f\u00fcr die k\u00fcnftige Forschung, die weiter erforscht werden m\u00fcssen, um das Feld voranzubringen und einen verantwortungsvollen Einsatz dieser Technologien zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Interpretability_and_Explainability\"><\/span>Interpretierbarkeit und Erkl\u00e4rbarkeit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Eine der gr\u00f6\u00dften Einschr\u00e4nkungen von Deep-Learning-Modellen ist ihr Blackbox-Charakter, der sich auf die Undurchsichtigkeit und Komplexit\u00e4t ihrer internen Funktionsweise bezieht. Dies macht es f\u00fcr Praktiker, Nutzer und Regulierungsbeh\u00f6rden schwierig, die Gr\u00fcnde f\u00fcr ihre Vorhersagen und Entscheidungen zu verstehen und zu interpretieren. <a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/blog-was-macht-ki-erklarbar\/\">Entwicklung von Techniken<\/a> f\u00fcr bessere Interpretierbarkeit und <a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/blog-was-ist-erklarbar-ai\/\">Erkl\u00e4rbarkeit<\/a> ist von entscheidender Bedeutung, um diese Bedenken auszur\u00e4umen, und hat mehrere wichtige Auswirkungen.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-Challenges-of-Deep-Learning-01-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Eine verbesserte Interpretierbarkeit und Erkl\u00e4rbarkeit wird Nutzern und Interessengruppen helfen, besser zu verstehen, wie Deep-Learning-Modelle zu ihren Vorhersagen oder Entscheidungen kommen, und so das Vertrauen in ihre F\u00e4higkeiten und Zuverl\u00e4ssigkeit st\u00e4rken. Dies ist besonders wichtig bei sensiblen Anwendungen wie z. B. <a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/blog-wie-das-gesundheitswesen-erklarbare-ki-nutzen-konnte\/\">Gesundheitswesen<\/a>Die Folgen von KI-Entscheidungen k\u00f6nnen sich erheblich auf das Leben des Einzelnen auswirken.<\/p>\n<p>Die F\u00e4higkeit, Deep-Learning-Modelle zu interpretieren und zu erkl\u00e4ren, kann auch die Identifizierung und Abschw\u00e4chung potenzieller Verzerrungen, Fehler oder unbeabsichtigter Folgen erleichtern. Durch Einblicke in das Innenleben der Modelle k\u00f6nnen Praktiker fundierte Entscheidungen \u00fcber die Auswahl, das Training und den Einsatz von Modellen treffen, um sicherzustellen, dass KI-Systeme verantwortungsvoll und ethisch korrekt eingesetzt werden.<\/p>\n<p>Einblicke in die internen Prozesse von Deep-Learning-Modellen k\u00f6nnen Praktikern dabei helfen, Probleme oder Fehler zu erkennen, die sich auf ihre Leistung auswirken k\u00f6nnen. Durch das Verst\u00e4ndnis der Faktoren, die die Vorhersagen eines Modells beeinflussen, k\u00f6nnen Praktiker die Architektur, die Trainingsdaten oder die Hyperparameter feinabstimmen, um die Gesamtleistung und Genauigkeit zu verbessern.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data_and_Computational_Requirements_for_Deep_Learning\"><\/span>Daten und rechnerische Anforderungen f\u00fcr Deep Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Deep Learning ist unglaublich leistungsf\u00e4hig, aber mit dieser Leistung gehen erhebliche Daten- und Rechenanforderungen einher. Diese Anforderungen k\u00f6nnen manchmal eine Herausforderung f\u00fcr die Implementierung von Deep Learning darstellen. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-Challenges-of-Deep-Learning-02-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Eine der gr\u00f6\u00dften Herausforderungen beim Deep Learning ist der Bedarf an gro\u00dfen Mengen an beschrifteten Trainingsdaten. Deep-Learning-Modelle ben\u00f6tigen oft gro\u00dfe Datenmengen, um effektiv lernen und verallgemeinern zu k\u00f6nnen. Das liegt daran, dass diese Modelle darauf ausgelegt sind, automatisch Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren und zu lernen. Je mehr Daten sie zur Verf\u00fcgung haben, desto besser k\u00f6nnen sie komplexe Muster und Beziehungen erkennen und erfassen.<\/p>\n<p>Die Beschaffung und Kennzeichnung solch gro\u00dfer Datenmengen kann jedoch zeitaufw\u00e4ndig, arbeitsintensiv und teuer sein. In manchen F\u00e4llen sind beschriftete Daten knapp oder schwer zu beschaffen, insbesondere in spezialisierten Bereichen wie der medizinischen Bildgebung oder seltenen Sprachen. Um diese Herausforderung zu bew\u00e4ltigen, haben Forscher verschiedene Techniken wie Datenerweiterung, Transferlernen und un\u00fcberwachtes oder halb\u00fcberwachtes Lernen erforscht, die darauf abzielen, die Modellleistung mit begrenzten beschrifteten Daten zu verbessern.<\/p>\n<p>Deep-Learning-Modelle erfordern auch erhebliche Rechenressourcen f\u00fcr Training und Schlussfolgerungen. Diese Modelle umfassen in der Regel eine gro\u00dfe Anzahl von Parametern und Schichten, die leistungsstarke Hardware und spezielle Verarbeitungseinheiten wie GPUs oder TPUs erfordern, um die erforderlichen Berechnungen effizient durchzuf\u00fchren.<\/p>\n<p>Die Rechenanforderungen von Deep-Learning-Modellen k\u00f6nnen f\u00fcr einige Anwendungen oder Organisationen mit begrenzten Ressourcen unerschwinglich sein, was zu l\u00e4ngeren Trainingszeiten und h\u00f6heren Kosten f\u00fchrt. Um diese Herausforderungen zu entsch\u00e4rfen, haben Forscher und Praktiker Methoden zur Optimierung von Deep-Learning-Modellen und zur Verringerung der Modellgr\u00f6\u00dfe und -komplexit\u00e4t bei gleichbleibender Leistung erforscht, was letztlich zu k\u00fcrzeren Trainingszeiten und geringeren Ressourcenanforderungen f\u00fchrt.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Robustness_and_Security\"><\/span>Robustheit und Sicherheit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Deep-Learning-Modelle haben in verschiedenen Anwendungen eine au\u00dfergew\u00f6hnliche Leistung gezeigt; sie sind jedoch anf\u00e4llig f\u00fcr <a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/blog-was-ist-ein-gegnerischer-ki-angriff\/\">feindliche Angriffe<\/a>. Bei diesen Angriffen werden absichtlich b\u00f6sartige Eingabebeispiele erstellt, um das Modell zu t\u00e4uschen und falsche Vorhersagen oder Ausgaben zu erzeugen. Die Behebung dieser Schwachstellen und die Verbesserung der Robustheit und Sicherheit von Deep-Learning-Modellen gegen\u00fcber sch\u00e4dlichen Beispielen und anderen potenziellen Risiken ist eine wichtige Herausforderung f\u00fcr die KI-Gemeinschaft. Die Folgen solcher Angriffe k\u00f6nnen weitreichend sein, insbesondere in Bereichen wie autonome Fahrzeuge, Cybersicherheit und Gesundheitswesen, in denen die Integrit\u00e4t und Zuverl\u00e4ssigkeit von KI-Systemen von gr\u00f6\u00dfter Bedeutung sind.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-Challenges-of-Deep-Learning-03-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Angriffe durch Angreifer nutzen die Empfindlichkeit von Deep-Learning-Modellen gegen\u00fcber kleinen, oft nicht wahrnehmbaren St\u00f6rungen in den Eingabedaten aus. Selbst geringf\u00fcgige \u00c4nderungen an den Originaldaten k\u00f6nnen zu dramatisch unterschiedlichen Vorhersagen oder Klassifizierungen f\u00fchren, obwohl die Eingaben f\u00fcr menschliche Beobachter praktisch identisch erscheinen. Dieses Ph\u00e4nomen gibt Anlass zu Bedenken hinsichtlich der Stabilit\u00e4t und Zuverl\u00e4ssigkeit von Deep-Learning-Modellen in realen Szenarien, in denen Angreifer die Eingaben manipulieren k\u00f6nnten, um die Systemleistung zu beeintr\u00e4chtigen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Applications_of_Deep_Learning\"><\/span>Anwendungen von Deep Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Deep Learning hat sein transformatives Potenzial in einem breiten Spektrum von Anwendungen und Branchen unter Beweis gestellt. Einige der bemerkenswertesten Anwendungen sind:<\/p>\n<ul>\n<li>Bilderkennung und Computer Vision: Deep Learning hat die Genauigkeit und Effizienz von Bilderkennungs- und Computer-Vision-Aufgaben drastisch verbessert. Insbesondere CNNs haben sich bei der Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung hervorgetan. Diese Fortschritte haben den Weg f\u00fcr Anwendungen wie Gesichtserkennung, autonome Fahrzeuge und medizinische Bildanalyse geebnet.<\/li>\n<li>NLP: Deep Learning hat die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache revolutioniert und die Entwicklung anspruchsvollerer Sprachmodelle und Anwendungen erm\u00f6glicht. Verschiedene Modelle wurden eingesetzt, um bei Aufgaben wie maschineller \u00dcbersetzung, Stimmungsanalyse, Textzusammenfassung und Systemen zur Beantwortung von Fragen Spitzenergebnisse zu erzielen.<\/li>\n<li>Spracherkennung und Spracherzeugung: Auch bei der Spracherkennung und -generierung hat das Deep Learning gro\u00dfe Fortschritte gemacht. Techniken wie RNNs und CNNs wurden eingesetzt, um genauere und effizientere automatische Spracherkennungssysteme (ASR) zu entwickeln, die gesprochene Sprache in geschriebenen Text umwandeln. Deep-Learning-Modelle haben auch eine hochwertige Sprachsynthese erm\u00f6glicht, die aus Text menschen\u00e4hnliche Sprache erzeugt.<\/li>\n<li>Reinforcement Learning: Deep Learning, kombiniert mit Reinforcement Learning, hat zur Entwicklung von <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/blog\/deep-rl-intro\">Deep Reinforcement Learning (DRL)<\/a> Algorithmen. DRL wurde eingesetzt, um Agenten zu trainieren, die in der Lage sind, optimale Strategien zur Entscheidungsfindung und Kontrolle zu erlernen. Die Anwendungen von DRL erstrecken sich \u00fcber die Bereiche Robotik, Finanzen und Spiele.<\/li>\n<li>Generative Modelle: Generative Deep-Learning-Modelle, wie z. B. <a href=\"http:\/\/skimai.com\/de\/was-ist-generative-ki\/\">Generative adversarische Netze (GANs)<\/a>haben ein bemerkenswertes Potenzial f\u00fcr die Erzeugung realistischer Datenmuster gezeigt. Diese Modelle wurden f\u00fcr Aufgaben wie Bildsynthese, Stil\u00fcbertragung, Datenerweiterung und Anomalieerkennung verwendet.<\/li>\n<li>Gesundheitswesen: Deep Learning hat auch im Gesundheitswesen einen bedeutenden Beitrag zur Revolutionierung der Diagnostik, der Arzneimittelforschung und der personalisierten Medizin geleistet. So wurden beispielsweise Deep-Learning-Algorithmen zur Analyse medizinischer Bilder f\u00fcr die Fr\u00fcherkennung von Krankheiten, zur Vorhersage von Patientenergebnissen und zur Identifizierung potenzieller Arzneimittelkandidaten eingesetzt.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Revolutionizing_Industries_and_Applications\"><\/span>Revolutionierung von Branchen und Anwendungen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Deep Learning hat sich zu einer bahnbrechenden Technologie entwickelt, die das Potenzial hat, eine Vielzahl von Branchen und Anwendungen zu revolutionieren. Im Kern nutzt Deep Learning k\u00fcnstliche neuronale Netze, um die F\u00e4higkeit des menschlichen Gehirns zum Lernen und Verarbeiten von Informationen zu imitieren. CNNs und RNNs sind zwei bekannte Architekturen, die bedeutende Fortschritte in Bereichen wie Bilderkennung, NLP, Spracherkennung und Gesundheitswesen erm\u00f6glicht haben.<\/p>\n<p>Deep Learning steht immer noch vor Herausforderungen, die angegangen werden m\u00fcssen, um seinen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz zu gew\u00e4hrleisten. Zu diesen Herausforderungen geh\u00f6ren die Verbesserung der Interpretierbarkeit und Erkl\u00e4rbarkeit von Deep-Learning-Modellen, die Bew\u00e4ltigung von Daten- und Rechenanforderungen sowie die Verbesserung der Robustheit und Sicherheit dieser Modelle gegen Angriffe von au\u00dfen.<\/p>\n<p>Da Forscher und Praktiker weiterhin innovative Techniken zur Bew\u00e4ltigung dieser Herausforderungen erforschen und entwickeln, wird sich der Bereich des Deep Learning zweifellos weiter entwickeln und neue F\u00e4higkeiten und Anwendungen hervorbringen, die die Art und Weise, wie wir leben, arbeiten und mit der Welt um uns herum interagieren, ver\u00e4ndern werden. Mit seinem immensen Potenzial wird Deep Learning eine zunehmend wichtige Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der k\u00fcnstlichen Intelligenz spielen und den technologischen Fortschritt in verschiedenen Bereichen vorantreiben<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>What is Deep Learning? Deep learning (DL) is a subset of machine learning (ML) that primarily focuses on mimicking the human brain\u2019s ability to learn and process information. In the rapidly evolving world of artificial intelligence (AI), deep learning has emerged as a groundbreaking technology that is impacting virtually every field, from healthcare to autonomous [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1003,"featured_media":11704,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"single-custom-post-template.php","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[67],"tags":[104],"class_list":["post-5096","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ml-nlp","tag-deep-learning"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v24.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>What Is Deep Learning? - Skim AI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover the power behind AI&#039;s most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it&#039;s changing the world.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/was-ist-deep-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"What Is Deep Learning? - Skim AI\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Discover the power behind AI&#039;s most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it&#039;s changing the world.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/skimai.com\/de\/was-ist-deep-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Skim AI\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-04-03T16:37:50+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-06-12T01:05:38+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2000\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1143\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"11\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\"},\"author\":{\"name\":\"Greggory Elias\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\"},\"headline\":\"What Is Deep Learning?\",\"datePublished\":\"2023-04-03T16:37:50+00:00\",\"dateModified\":\"2024-06-12T01:05:38+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\"},\"wordCount\":2156,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"keywords\":[\"deep learning\"],\"articleSection\":[\"LLMs \/ NLP\"],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\",\"name\":\"What Is Deep Learning? - Skim AI\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"datePublished\":\"2023-04-03T16:37:50+00:00\",\"dateModified\":\"2024-06-12T01:05:38+00:00\",\"description\":\"Discover the power behind AI's most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it's changing the world.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"width\":2000,\"height\":1143,\"caption\":\"perplixity ai generative search 2\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/skimai.com\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"What Is Deep Learning?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"name\":\"Skim AI\",\"description\":\"The AI Agent Workforce Platform\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\",\"name\":\"Skim AI\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"contentUrl\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"width\":194,\"height\":58,\"caption\":\"Skim AI\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\",\"name\":\"Greggory Elias\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/de\/author\/gregg\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Was ist Deep Learning? - Skim AI","description":"Entdecken Sie die Kraft hinter der transformativsten KI-Technologie. Erforschen Sie die Grundlagen des Deep Learning und wie es die Welt ver\u00e4ndert.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/skimai.com\/de\/was-ist-deep-learning\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"What Is Deep Learning? - Skim AI","og_description":"Discover the power behind AI's most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it's changing the world.","og_url":"https:\/\/skimai.com\/de\/was-ist-deep-learning\/","og_site_name":"Skim AI","article_published_time":"2023-04-03T16:37:50+00:00","article_modified_time":"2024-06-12T01:05:38+00:00","og_image":[{"width":2000,"height":1143,"url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Greggory Elias","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Greggory Elias","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"11\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/"},"author":{"name":"Greggory Elias","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6"},"headline":"What Is Deep Learning?","datePublished":"2023-04-03T16:37:50+00:00","dateModified":"2024-06-12T01:05:38+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/"},"wordCount":2156,"publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","keywords":["deep learning"],"articleSection":["LLMs \/ NLP"],"inLanguage":"de"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/","name":"Was ist Deep Learning? - Skim AI","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","datePublished":"2023-04-03T16:37:50+00:00","dateModified":"2024-06-12T01:05:38+00:00","description":"Entdecken Sie die Kraft hinter der transformativsten KI-Technologie. Erforschen Sie die Grundlagen des Deep Learning und wie es die Welt ver\u00e4ndert.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage","url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","contentUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","width":2000,"height":1143,"caption":"perplixity ai generative search 2"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/skimai.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"What Is Deep Learning?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","name":"Skim AI","description":"Die AI Agent Workforce Plattform","publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization","name":"Skim AI","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","contentUrl":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","width":194,"height":58,"caption":"Skim AI"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6","name":"Greggory Elias","url":"https:\/\/skimai.com\/de\/author\/gregg\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5096","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1003"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5096"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/skimai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5096\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11704"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5096"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5096"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5096"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}