Diese Einführung in Deep Learning vermittelt Ihnen das konzeptionelle und praktische Rüstzeug, um die Funktionsweise neuronaler Netze wirklich zu verstehen. Seth Weidman erläutert die Grundprinzipien des Deep Learning, indem er hierfür eigens von ihm entwickelte Konzeptmodelle einsetzt und sie durch Codebeispiele veranschaulicht. Besonders Data Scientists und Softwareentwickler mit ersten Erfahrungen im Machine Learning profitieren von der systematischen Erläuterung der Grundlagen in diesem Buch.Zunächst machen Sie sich mit den Basics des Deep Learning vertraut, beschäftigen sich aber schon bald mit fortgeschrittenen Architekturen, deren Aufbau Sie von Grund auf neu implementieren. Dabei lernen Sie mehrschichtige neuronale Netze wie Convolutional und Recurrent Neural Networks kennen. Diese setzen Sie dann mit dem beliebten Framework PyTorch praktisch um. Auf diese Weise bauen Sie ein fundiertes Wissen darüber auf, wie neuronale Netze mathematisch. rechnerisch und konzeptionell funktionieren.
Dieses Buch bietet Ihnen
- Verständliche konzeptionelle Modelle für neuronale Netze, begleitet von Codebeispielen und mathematischen Erklärungen
- Methoden zur Implementierung mehrschichtiger neuronaler Netze mithilfe eines leicht verständlichen objektorientierten Frameworks
- Gut nachvollziehbare Erklärungen und Beispiele für Convolutional und Recurrent Neural Networks
- Implementierung der Deep-Learning-Modelle mit dem populären Python-Framework PyTorch
Aus dem Inhalt
- CNNs – Faltungsbasierte neuronale Netze
- RNNs – Rekurrente neuronale Netze
- PyTorch
- Anhang: Die Feinheiten
In dieser
Leseprobe geht es los mit echten Applikationen. Dazu beginnt Seth Weidman mit einem Überblick über das überwachte Lernen, was dabei hilft, zu verstehen, wie neuronale Netze zur Lösung von Problemen aus der echten Welt eingesetzt werden können.
„Dieses Buch hilft Ihnen wirklich dabei, neuronale Netze von Grund auf und ohne Vorkenntnisse zu verstehen und zu programmieren!“
– Pin-Yu Chen
Wissenschaftlicher Mitarbeiter,
IBM Research AI
Wer hat's geschrieben?
Seth Weidman ist Data Scientist. Er teilt seine Zeit auf zwischen der Lösung von Machine-Learning-Problemen bei Facebook und seinem Engagement für PyTorch. Zuvor war er im Bereich Machine Learning bei Trunk Club tätig und hat später Machine Learning und Deep Learning im Corporate Training Team von Metis unterrichtet. Seine Passion ist es, komplexe Konzepte einfach zu erklären.
