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Machine Learning: TensorFlow Lite künftig standardmäßig auf Android verfügbar
#Android #Framework #Google #MachineLearning #TensorFlow

Das mobile Betriebssystem bekommt einen Inferenz-Stack mit dem Framework als Herzstück und Funktionen zum Optimieren der Performance für die jeweilige Hardware․
Schlauer Zwerg: Maschinelles Lernen mit dem Raspberry Pi Pico, Teil 1
#EmbeddedSystems #MachineLearning #RaspberryPi #RaspberryPiPico #TensorFlow

Mit TinyML lässt sich der Raspi Pico ohne Internetanbindung für Machine-Learning-Anwendungen nutzen․
heise-Angebot: iX-Workshop: KI hands-on – Machine Learning & Deep Learning
#DeepLearning #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #PyTorch #TensorFlow

Umfassender Einstieg in die praktische Anwendung neuronaler Netze mit TensorFlow und PyTorch․ Frühbucherrabatt bis 19․ August․
Machine Learning: TensorFlow-DirectML verlässt den Preview-Modus
#DirectML #Grafikchip #MachineLearning #Microsoft #TensorFlow

Die von Microsoft entwickelte Variante des Machine-Learning-Frameworks setzt zur Hardwarebeschleunigung auf die DirectX-API DirectML․
heise+ | Praxistest: Erste ML-Experimente mit Google Coral und TensorFlow Lite
#AI #Coral #DeepLearning #Google #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #RaspberryPi #TPU #TensorFlow

Mit dem Google Coral USB-Stick und seiner Edge TPU lassen sich auf PC, Raspi & Co ML-Projekte massiv beschleunigen – ein Einstieg mit Praxisprojekt․
heise+ | Machine Learning: TensorFlow-Benchmarks auf MacBooks mit M1 Pro und M1 Max
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Die Apple-Chips M1 Pro und M1 Max mit ihren 16 beziehungsweise 32 GPU-Kernen bringen einen Leistungsschub für High-End-MacBooks․ Das kann die Hardware․
Machine Learning: TensorFlow 2․8 soll Funktionen von TensorFlow Lite erweitern
#DeepLearning #Keras #MachineLearning #TensorFlow #TensorflowLite

Der erste Release Candidate für Version 2․8 gibt einen Ausblick auf umfangreiche Änderungen – inklusive Breaking Changes für die zugehörige Python-API Keras․
heise-Angebot: Machine Learning mit TensorFlow: Die Webinar-Serie von Heise
#DeepLearning #MachineLearning #TensorFlow #heiseAcademy

In vier digitalen Live-Trainings lernen Interessierte in 16 praxisnahen Stunden, wie sie mit TensorFlow eigene Machine-Learning-Projekte umsetzen․
heise-Angebot: SQL Server für Entwickler: Die Webinar-Serie von Heise
#DeepLearning #MachineLearning #TensorFlow #heiseAcademy

In fünf digitalen Live-Trainings lernen Interessierte in insgesamt 20 praxisnahen Stunden, wie sie die tägliche Arbeit mit dem SQL Server meistern
Machine-Learning-Framework TensorFlow 2․9 erweitert Keras und TF Lite
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Die Keras-Library bekommt zusätzliche ResNet-Modelle und flexiblere Optimizer․ Die schlanke Lite-Variante kennt zusätzliche Datentypen und Operationen․
heise-Angebot: Machine Learning mit TensorFlow: 5 Tickets im Wert von je 495 Euro zu gewinnen
#DeepLearning #MachineLearning #TensorFlow #heiseAcademy

In vier digitalen Live-Trainings lernen Interessierte, wie sie eigene Machine-Learning-Projekte umsetzen․ Jetzt verlosen wir 5 Tickets für die Webinar-Serie․
heise-Angebot: iX-Workshop: KI hands-on – Machine Learning & Deep Learning (Last Call)
#DeepLearning #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #PyTorch #TensorFlow

Umfassender Einstieg in die praktische Anwendung neuronaler Netze mit TensorFlow und PyTorch – mit vielen praktischen Übungen․ Noch Plätze frei․
Machine-Learning: Keras gewinnt in TensorFlow 2․10 an Usability
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TensorFlow erhöht die Keras-Nutzerfreundlichkeit durch einen neuen Umgang mit Attention Layern und geht eine Kooperation mit Intel, AWS und weiteren ein․
heise-Angebot: Fünftägiger iX-Intensiv-Workshop: Deep Learning mit Tensorflow, Pytorch & Keras
#DeepLearning #KünstlicheIntelligenz #MachineLearning #PyTorch #TensorFlow

Umfassender Einstieg in Techniken und Tools der künstlichen Intelligenz mit besonderem Schwerpunkt auf Deep Learning․ Rabattiert bis 23․ Oktober․
Machine Learning: TensorFlow 2․11 vollendet die Keras-Optimierer-Migration
#Google #MachineLearning #MachineLearningFramework #Python #TensorFlow

Neben der Migration der Keras-Optimizer-API kann das neue Release einen experimentellen StructuredTensor vorweisen․ Python 3․7 fällt bald aus dem Support․