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Dieses Buch nutzt UML als Katalysator für die Unterstützung von Softwareentwicklern beim Entwurf von Deep Learning-Modellarchitekturen. Außerdem bietet es Softwareunternehmen einen Ansatz zur Entwicklung produktionsreifer KI-Plattformen für den Aufbau, das Training und den Einsatz von Deep-Learning-Modellen. Daher führt das Buch seine Leser zunächst sehr detailliert durch die praktische Sicht auf Deep Learning, Model Driven Architecture, UML-Standards und Metamodel-Instanzgenerierung. Danach führt es die Leser zum Heiligen Gral - nämlich den Feinheiten des "UML-Metamodells für Deep Learning".