Inhalt
- Einführung in das maschinelle Lernen und neuronale Netze
- Bewertung von Rechnerarchitekturen
- Optimierungsverfahren zur Minimierung der Rechenlast für neuronale Netze
- Nutzung von CPUs, GPUs, TPUs und FPGAs für die effiziente Ausführung neuronaler Netze
- Neuere Ansätze: Analoges Rechnen, Computation-in-Memory, neuartige Speicherbauelemente