Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Deep Learning for Beginners

In dieser Sektion werden die grundlegenden Konzepte und Techniken des Deep Learnings eingeführt. Du lernst die fundamentalen Ideen hinter Deep Learning und seine Unterschiede zu traditionellen Machine Learning Methoden kennen.

• Einführung in die Geschichte und Entwicklung von Deep Learning
• Überblick gängiger Deep Learning Bibliotheken
• Konzepte von Neuronen und neuronalen Netzwerken
• Strukturen und Architekturen von Deep Learning Modellen
• Trainingsprozesse und Evaluationsmetriken

Diese Sektion widmet sich den verschiedenen Arten von neuronalen Netzen und ihren Anwendungen. Du wirst verstehen, wie neuronale Netze aufgebaut und trainiert werden.

• Grundlagen der perzeptiven Neuronen
• Feedforward-Netze und Backpropagation
• Aktivierungsfunktionen wie ReLU, Sigmoid und Tanh
• Überanpassung und Regulierungstechniken
• Hyperparameter-Tuning und Modelloptimierung

CNNs sind speziell für die Verarbeitung von Bildern und visuellen Daten entwickelt worden. Diese Sektion deckt die Architektur und die Anwendung von CNNs ab.

• Konvolutionale Schichten und ihre Funktionsweise
• Pooling-Schichten und Reduktion der Dimension
• Bekannte CNN-Architekturen wie VGG, ResNet und Inception
• Transfer Learning und Vortrainierte Modelle
• Anwendungen von CNNs in der Bild- und Videoverarbeitung

Eine spezifische Art von neuronalen Netzen, Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke, sind sehr gut für Zeitreihenanalyse geeignet. In dieser Sektion werden die Grundlagen und Anwendungen von LSTMs behandelt.

• Grundkonzepte von Recurrent Neural Networks (RNNs)
• Probleme mit herkömmlichen RNNs und wie LSTMs sie lösen
• Architektur und Funktionsweise von LSTM-Zellen
• Anwendung von LSTMs in Zeitreihenprognosen und Sprachmodellierungen
• Vergleich von LSTMs und Gated Recurrent Unit (GRU) Netzwerken

Optimierung spielt eine zentrale Rolle im Training von Deep Learning Modellen. Diese Sektion behandelt die verschiedenen Optimierungstechniken und Strategien.

• Gradientenabstieg und seine Variationen
• Stochastischer Gradientenabstieg (SGD) und Mini-Batch-SGD
• Adaptive Lernratenmethoden wie Adam und RMSprop
• Verlustfunktionen und ihre Rolle in der Optimierung
• Techniken zur Vermeidung von Überanpassung, wie Dropout und L2-Regularisierung