Deep Learning-Techniken haben verschiedene Branchen wie Finanzwesen, Pharmaindustrie und Automobilindustrie stärker mit Modellen Künstlicher Intelligenz vertraut gemacht.

Die Anwendungsfälle solcher Modelle sind in der Regel analytisch oder vorausschauend. Während "Autmotive Deep Learning" üblicherweise eingesetzt wurde, um Funktionen wie Notfall-Bremsassistenten umzusetzen, wird sie nun genutzt, um komplette End-to-End-Systeme (E2E) zu modellieren: zum Beispiel durch sensorische Eingaben und die Übersetzung diesr Eingaben in Steuerbefele für autonomes Fahren.

Die englischsprachige Abhandlung bietet fachliche Informationen zu Themen:

• Einführung in das "Deep-Learning"
• eine technische Diskussion über End-to-End Deep-Learning-Architekturen und ihren Einsatz in der Automobilbranche mit Fokus auf Maschinelles Lernen (ML)
• Darstellen der Funktionsweise optischer Deep-Learning-Modellen anhand von automatisiertem semantischen Segmentieren
• Vorteile von maschinellem Lernen und Grenzen der Systemnutzung solcher tiefen Architekturen
• Aufzeigen eines Plattform-Layouts zur Entwicklung, Ausführung und Wartung von End-to-End Algorithmen

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