Maschinelles Lernen für künstliche Intelligenz Deep Learning Ppt Powerpoint-Präsentationsfolienvorlagen

Folie 1 : Diese Folie stellt Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning vor. Geben Sie Ihren Firmennamen an und beginnen Sie.
Folie 2 : Diese Folie hebt das Inhaltsverzeichnis hervor, dh Einführung in KI, maschinelles Lernen, Deep Learning, zusammen mit dem Unterschied zwischen KI vs. ML vs. DL
Folie 3 : Diese Folie bietet eine Fortsetzung des Inhaltsverzeichnisses, dh überwachtes maschinelles Lernen, unüberwachtes maschinelles Lernen, verstärkendes Lernen, neuronales Backpropagation-Netzwerk in KI und Expertensystem in künstlicher Intelligenz
Folie 4 : Diese Folie gibt Ihnen einen kurzen Überblick über die Künstliche Intelligenz und die dringendsten Fragen im Zusammenhang damit wie Was ist KI?, Einführung in die KI-Ebenen?, Arten der künstlichen Intelligenz?, Wo wird KI eingesetzt?, Unterschied zwischen KI , DL und ML?, KI-Anwendungsfälle?, Warum boomt KI jetzt? und KI-Trend im Jahr 2020?
Folie 5 : Diese Folie macht Sie mit der weithin bekannten Definition von Künstlicher Intelligenz (KI), Deep Learning und Machine Learning vertraut, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern.
Folie 6 : Diese Folie informiert Sie über die verschiedenen Ebenen der KI, wie Künstliche Narrow Intelligence, Künstliche Allgemeine Intelligenz und Künstliche Superintelligenz.
Folie 7 : Diese spezielle Folie zeigt die breite Palette von Deep Learning, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz.
Folie 8 : Die folgenden Folien bieten Ihnen detaillierte Informationen über Künstliche Intelligenz und die verschiedenen damit verbundenen Elemente.
Folie 9 : Diese Folie mit dem Titel - Machine Learning bietet Ihnen tiefe Einblicke in das Konzept der KI und ihrer Arten.
Folie 10 : Die folgende Folie zeigt die Informationen zu Deep Learning und seinen Schlüsselfunktionen, die als künstliche neuronale Netze bekannt sind.
Folie 11 : Diese Folie soll den Unterschied zwischen den drei Konzepten in einem gut strukturierten Format „KI vs. Machine Learning vs. Deep Learning“ klar abgrenzen.
Folie 12 : Diese Folie beantwortet die entscheidende Frage nach dem Einsatz von KI mit Kundenerfahrung, Lieferkette, Personalwesen, Betrugserkennung, Wissensschaffung, Forschung und Entwicklung, Risikomanagement und Analyse, Predictive Analytics, Echtzeitbetriebsmanagement, Kundenservice , Kundeneinblicke, Preise und Werbung.
Folie 13 : Die folgende Folie zeigt den KI-Anwendungsfall im Gesundheitswesen wie Forschung, Schulung, Gesunderhaltung, Früherkennung, Diagnose, Entscheidungsfindung, Behandlung und Pflege am Lebensende.
Folie 14 : Diese Folie konzentriert sich auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Personalabteilung, die Lernen, Auswahl, Rekrutierung, Engagement und Einarbeitung umfasst.
Folie 15 : Diese Folie behandelt, wie Bankgeschäfte von der KI zur Betrugserkennung mit einer neuronalen Netzwerk- und einer Scoring-Engine profitieren.
Folie 16 : Die folgende Folie veranschaulicht die Rolle der KI in der Lieferkette, die Logistik, Beschaffung, Fertigung, Kunden und Service umfasst.
Folie 17 : Diese Folie stellt Ihnen alle KI-Chatbots im Gesundheitswesen vor, wie Suchmaschinen, soziale Plattformen, Smartphones, Gesundheitsbots, künstliche Intelligenz, Messenger-Apps und das App-Ökosystem.
Folie 18 : Auf dieser Folie wird der Grund für den Boom der KI mit der richtigen Logistik und Statistik erläutert.
Folie 19 : Diese Folie zeigt die 10 wichtigsten KI-Trends im Jahr 2020. Dazu gehören KI im Einzelhandel, robotergesteuerte Prozessautomatisierung, Luft- und Raumfahrt und durch KI gesteuerter Flugbetrieb, fortgeschrittene Cybersicherheit, KI-vermittelte Medien und Unterhaltung, Datenmodellierung, KI in Gesundheitswesen, B2B, KI-gestützte Chatbots und automatisierte Geschäftsprozesse.
Folie 20 : Diese Folie erwähnt die brennenden Fragen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen wie Was ist ML, 7 Schritte des maschinellen Lernens, maschinelles Lernen vs. traditionelle Programmierung, Wie funktioniert maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Anwendungsfälle für maschinelles Lernen, Auswahl des ML-Algorithmus, Warum das Lernen von Entscheidungsbaumalgorithmen, Herausforderungen und Grenzen des maschinellen Lernens, Anwendungen des maschinellen Lernens und Warum ist maschinelles Lernen wichtig?
Folie 21 : Die folgende Folie soll die Funktionsweise des maschinellen Lernens und seine Eingabe- sowie Ausgabedaten darstellen.
Folie 22 : Diese nächste Folie definiert die sieben wichtigsten Schritte des maschinellen Lernens, die das Sammeln von Daten, die Auswahl eines Modells, das Vorbereiten der Daten, die Bewertung, die Vorhersage, die Hyperparameter-Abstimmung und das Training umfassen.
Folie 23 : Diese Folie zeichnet einen Vergleich zwischen maschinellem Lernen und traditioneller Programmierung.
Folie 24 : Die folgende Folie beschreibt, wie Machine Learning Work umfasst: Ziele definieren, Daten vorbereiten, Modell trainieren, Modell integrieren, Daten sammeln, Algorithmus auswählen und Modell testen.
Folie 25 : Diese Folie stellt die Machine Learning-Algorithmen visuell dar, einschließlich überwachter, nicht überwachter und Verstärkung in einem organisierten Format.
Folie 26 : Die folgende Folie hebt die Anwendungsfälle des maschinellen Lernens hervor, indem sie wichtige Elemente wie Energierückkopplung und Versorgungsunternehmen, Finanzdienstleistungen, Reise- und Gastgewerbe, Fertigung, Einzelhandel, Gesundheitswesen und Biowissenschaften usw. hervorhebt.
Folie 27 : Diese Folie informiert Sie über die Auswahl eines maschinellen Lernalgorithmus, einen Algorithmus-Spickzettel und zusätzliche Anforderungen wie Genauigkeit, Trainingszeit, Linearität, Parameter und die Anzahl der Funktionen.
Folie 28 : Auf dieser Folie werden die Gründe für die Verwendung des Decision Tree Machine Learning Algorithm genannt, um zu klassifizieren oder vorherzusagen und ihre Verwendung zu fördern.
Folie 29 : Diese Folie beleuchtet die Herausforderungen und Grenzen des maschinellen Lernens.
Folie 30 : Diese Folie zeigt die wesentlichen Komponenten in der Anwendung des maschinellen Lernens wie automatische Sprachübersetzung, medizinische Diagnose, Börsenhandel, Online-Betrugserkennung, virtueller persönlicher Assistent, E-Mail-Spam- und Malware-Anpassung, selbstfahrende Autos. Produktempfehlungen, Verkehrsvorhersage, Spracherkennung, Bilderkennung.
Folie 31 : Der Zweck dieser Folie besteht darin, die Bedeutung des maschinellen Lernens zusammen mit den Schlüsselphasen des Lernens und der Vorhersage zu erläutern.
Folie 32 : Diese Folie wurde kuratiert, um alle kritischen Fragen in Bezug auf das Konzept von Deep Learning zu beantworten, wie z Netzwerke, Convolutional Neural Networks, Reinforcement Learning, Beispiele für Deep-Learning-Anwendungen, warum Deep Learning wichtig ist und Grenzen von Deep Learning.
Folie 33 : Diese nächste Folie bietet außerdem ein kurzes Verständnis von Deep Learning; seine Eingabe, Merkmalsextraktion und -klassifizierung und Ausgabe.
Folie 34 : Diese Folie gibt Ihnen einen Einblick in den komplexen Deep-Learning-Prozess, der das Verständnis des Problems, das Identifizieren von Daten, die Auswahl von Deep-Learning-Algorithmen, das Trainieren des Modells und das Testen des Modells umfasst.
Folie 35 : Die folgende Folie zeigt Ihnen die Klassifikation neuronaler Netze, die aus Input Layer, Hidden Layer und Output Layer besteht.
Folie 36 : Diese Folie bietet Informationen zu den verschiedenen Arten von Deep-Learning-Netzwerken, die künstliche, konvolutionelle, wiederkehrende, selbstorganisierende Karten und neuronale Netzwerke von Boltzmann-Maschinen sind.
Folie 37 : Diese Folie befasst sich mit den Feed-Forward Neural Networks und ihrer Eingabeschicht, versteckten Schicht und Ausgabeschicht.
Folie 38 : Diese Folie erläutert die rekurrenten neuronalen Netze gründlich.
Folie 39 : Diese Folie gibt eine detaillierte Erklärung der Convolutional Neural Networks.
Folie 40 : Diese Folie erklärt, wie das Reinforcement Learning weitergeht, um die Belohnungen zu maximieren.
Folie 41 : Diese Folie bietet Ihnen eine breite Palette von Beispielen für Deep-Learning-Anwendungen wie Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Portfoliomanagement und Vorhersage von Aktienkursbewegungen, Wirkstoffforschung und bessere Diagnose von Krankheiten im Gesundheitswesen, Roboter und selbstfahrende Autos.
Folie 42 : Diese Folie zeigt, warum Deep Learning wichtig ist?
Folie 43 : Diese Folie zeigt die Grenzen von Deep Learning, die Interpretierbarkeit, statistische Argumentation und Datenmenge sind.
Folie 44 : Die folgende Folie zeigt den Unterschied zwischen AI vs ML vs DL und die damit verbundenen brennenden Fragen wie Was ist AI, Was ist ML, Was ist Deep Learning, Machine Learning Prozess, Deep Learning Prozess, der Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning, und was ist besser zu beginnen - KI, ML oder Deep Learning?
Folie 45 : Auf dieser Folie wird der Unterschied zwischen KI vs. ML vs. DL auf attraktive und dennoch informative Weise visuell dargestellt.
Folie 46 : Diese Folie bietet Ihnen detaillierte Informationen über Künstliche Intelligenz.
Folie 47 : Die aktuelle Folie gibt Ihnen eine Einführung in das maschinelle Lernen und wie es das gewöhnliche System lernt, vorhersagt und verbessert.
Folie 48 : Diese Folie führt Sie im Detail durch das Konzept von Deep Learning.
Folie 49 : Diese Folie erläutert den maschinellen Lernprozess, der aus Schritten wie Datenerfassung, Datenbereinigung, Auswahl der richtigen Algorithmen, Modellerstellung und Finalisierung sowie Datenumwandlung in Vorhersagen besteht
Folie 50 : Diese Folie führt Sie durch den Deep-Learning-Prozess, der das Verständnis des Problems, das Identifizieren von Daten, die Auswahl von Deep-Learning-Algorithmen, das Trainieren des Modells und das Testen des Modells umfasst.
Folie 51 : Der Zweck dieser Folie besteht darin, den Unterschied zwischen Machine Learning und Deep Learning hervorzuheben.
Folie 52 : Diese Folie erklärt, mit welcher Methode man besser beginnen kann – Künstliche Intelligenz (KI), Marchine Learning (ML) oder Deep Learning (DL).
Folie 53 : Diese Folie mit dem Titel Supervised Machine Learning konzentriert sich auf die Erläuterung des Konzepts, indem Fragen wie Arten des maschinellen Lernens, was überwachtes maschinelles Lernen ist, wie überwachtes Lernen funktioniert, Arten von überwachten maschinellen Lernalgorithmen, überwachte vs. unüberwachte Lerntechniken, Vorteile von überwachtem Lernen behandelt werden Lernen und Nachteile des überwachten Lernens.
Folie 54 : Die folgende Folie bietet Ihnen verschiedene Arten des maschinellen Lernens wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und verstärkendes Lernen.
Folie 55 : Diese Folie definiert, was überwachtes maschinelles Lernen ist.
Folie 56 : Diese Folie erwähnt den Mechanismus der Funktionsweise von Supervised Machine Learning und alle damit verbundenen Schritte wie Klassifizierung und Regression.
Folie 57 : Diese Folie stellt verschiedene Arten von überwachten maschinellen Lernalgorithmen in den Vordergrund, wie die Klassifizierung, die Betrugserkennung, E-Mail-Spam-Erkennung, Diagnose und Bildklassifizierung umfasst. Auch Regression, die Risikobewertung und Ergebnisvorhersage umfasst.
Folie 58 : Diese Folie lenkt die Aufmerksamkeit auf überwachte (Klassifizierung, Regression) vs. nicht überwachte maschinelle Lerntechniken (Clustering, Assoziation).
Folie 59 : Diese Folie hebt die Vorteile des überwachten Lernens hervor.
Folie 60 : Diese Folie befasst sich mit den Nachteilen des überwachten Lernens.
Folie 61 : Diese Folie befasst sich mit dem Konzept des unüberwachten maschinellen Lernens und den damit verbundenen Fragen, wie z. B. was unüberwachtes maschinelles Lernen ist, wie unüberwachtes maschinelles Lernen funktioniert, Arten des unüberwachten Lernens und Nachteile des unüberwachten Lernens.
Folie 62 : Diese Folie konzentriert sich auf das, was unüberwachtes Lernen ist und seine Eingabedaten, Algorithmen sowie Ausgabe.
Folie 63 : Diese Folie erläutert, wie unüberwachtes maschinelles Lernen funktioniert und welche Probleme es löst, wie Clustering und Anomalieerkennung.
Folie 64 : Diese Folie untersucht die verschiedenen Arten des unüberwachten Lernens wie Dimensionsreduktion und Clustering.
Folie 65 : Die folgende Folie zeigt die Nachteile des unüberwachten Lernens.
Folie 66 : Diese Folie trägt den Titel Reinforcement Learning und beleuchtet die Fragen im Zusammenhang mit dem Konzept, wie z.
Folie 67 : Diese Folie beleuchtet das Konzept des Verstärkungslernens und seine Schlüsselschritte wie Input, Reaktion, Feedback, Lernen und Verstärkungsreaktion.
Folie 68 : Diese Folie befasst sich mit der Funktionsweise von Reinforcement Learning und der Umgebung sowie den Agenten, mit denen es zu tun hat.
Folie 69 : Diese Folie zeigt die Arten des Verstärkungslernens wie Spiele, Finanzsektor, Bestandsverwaltung, Fertigung und Roboternavigation.
Folie 70 : Diese Folie hebt die Nachteile des Reinforcement Learning hervor.
Folie 71 : Der Zweck dieser Folie besteht darin, über neuronale Backpropagation-Netze in der KI und die damit verbundenen Fragen zu sprechen, wie z. B. neuronale Backpropagation-Netze in KI, was sind künstliche neuronale Netze, was ist Backpropagation, warum brauchen wir Backpropagation, was ist ein Feed-Forward-Netzwerk, Arten von Backpropagation-Netzwerken und Best-Practice-Backpropagation.
Folie 72 : Diese Folie veranschaulicht die Rolle des neuronalen Netzwerks mit Backpropagation in der KI.
Folie 73 : Diese Folie zeigt die Bedeutung künstlicher neuronaler Netze und ihrer Schlüsselelemente wie Feed-Forward, Netzwerkausgabe, eine Ausgabeschicht, versteckte Schicht, Eingabeschicht und Netzwerkeingaben.
Folie 74 : Der Zweck dieser Folie besteht darin, zu erklären, was neuronale Backpropagation-Netzwerke und ihre Eingabeschicht, versteckte Schicht und Ausgabeschicht ist.
Folie 75 : Diese Folie spricht darüber, warum wir Backpropagation brauchen?
Folie 76 : Die folgende Folie erklärt, was ein Feed-Forward-Netzwerk ist und seine Eingabeschicht, verborgene Schicht und Ausgabeschicht.
Folie 77 : Diese Folie zeigt die beiden Arten von Backpropagation Networks, die statische Backpropagation und rekurrente Backpropagation sind.
Folie 78 : Diese aktuelle Folie hebt die Best Practice Backpropagation hervor.
Folie 79 : Diese Folie behandelt die Schlüsselfragen im Zusammenhang mit Expertensystem in der künstlichen Intelligenz, nämlich - Was ist ein Expertensystem, Beispiele für Expertensysteme, Eigenschaften des Expertensystems, Komponenten des Expertensystems, konventionelles System vs. Expertensystem, menschlicher Experte vs Expertensystem, Vorteile des Expertensystems, Beschränkungen des Expertensystems und Anwendungen des Expertensystems.
Folie 80 : Diese Folie zeigt das Expertensystem für künstliche Intelligenz und wie es Wissensdatenbank, Inferenz-Engine und Benutzeroberfläche nutzt.
Folie 81 : Diese Folie bietet Ihnen eine breite Palette von Beispielen für Expertensysteme, einschließlich hoher Expertise, pünktlicher Reaktion, guter Zuverlässigkeit, flexibler, effektiver Mechanismen und der Fähigkeit, schwierige Entscheidungen und Probleme zu bewältigen.
Folie 82 : Der Zweck dieser Folie besteht darin, die wichtigen Eigenschaften eines Expertensystems zu behandeln, die eine hohe Leistung, Domänenspezifität, gute Zuverlässigkeit, Verständnis, angemessene Reaktionszeit und symbolische Darstellungen sind.
Folie 83 : Die folgende Folie enthält die Liste der wesentlichen Komponenten des Expertensystems, die Inferenzmaschine, Erfassungseinrichtung, Benutzeroberfläche und Wissensdatenbank umfassen.
Folie 84 : Diese Folie zeigt den Unterschied zwischen konventionellen Systemen und Expertensystemen.
Folie 85 : Diese Folie bietet Ihnen die richtigen Informationen zum Human Expert vs. Expert System.
Folie 86 : Diese Folie erwähnt die Vorteile von Expertensystemen wie schnelle Reaktion, einfache Entwicklung und Änderung, niedrige Zugänglichkeitskosten, niedrige Fehlerrate und Data Warehousing.
Folie 87 : Die folgende Folie geht durch alle Einschränkungen des Expertensystems.
Folie 88 : Diese Folie spricht über die Anwendungen von Expertensystemen wie Wissensdomäne, Finanzen/Handel, Reparatur, Lageroptimierung, Versand, Designdomäne, Medizindomäne, Überwachungssystem und Prozessleitsystem.
Folie 89 : Diese Folie enthält Symbole in Bezug auf künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning.
Folie 90 : Diese Folie soll eine Einführung in weitere Folien geben.
Folie 91 : Diese Folie zeigt das Balkendiagramm zum Vergleich Ihrer Produkte.
Folie 92 : Die folgende Folie zeigt das Diagramm der gestapelten Säulen zum Vergleich Ihrer Produkte.
Folie 93 : Diese Folie trägt den Titel Willkommen zu unserer Agenda und macht das Publikum mit Ihren Zielen vertraut.
Folie 94 : Diese Folie vermittelt die Ziele eines Unternehmens oder seiner Projekte.
Folie 95 : Diese Folie zeigt den Ideengenerierungsprozess.
Folie 96 : Dies ist eine Folie, die das Venn-Diagramm zeigt, um sich auf die Wechselbeziehung zwischen verschiedenen Elementen zu konzentrieren.
Folie 97 : Die folgende Folie zeigt die Timeline zur effizienten Durchführung eines Projekts.
Folie 98 : Diese Folie trägt den Titel Post-It-Notizen, um wichtige Informationen hervorzuheben.
Folie 99 : Dies ist eine Dankesfolie mit Kontakt-, Adress- und E-Mail-Details.