Deep Learning, Neuronale Netze & AI: Der Komplettkurs from Udemy

What's inside

Syllabus

Einleitung

Download der Kursmaterialien

Installation unserer Python-Umgebung

Was tun wenn: Jupyter startet nicht oder hat ein Problem

Begriffsklärung (optional): Machine Learning, Neuronale Netze, Deep Learning, AI

Crashkurs: Unsere Python-Umgebung

Crashkurs Jupyter

Crashkurs Python

Crashkurs Numpy

Ein einzelnes Neuron

Ein einzelnes Neuron (Intuition)

Ein einzelnes Neuron (in Python)

Ein einzelnes Neuron mit Bias (Intuition)

Ein einzelnes Neuron mit Bias (in Python)

Aufgabe: Verbrauch von Autos vorhersagen

Musterlösung: Verbrauch von Autos vorhersagen

Aktivierungsfunktion (Intuition)

Aktivierungsfunktion (in Python)

Optionaler Exkurs: Warum lassen sich Neuronen nicht "hintereinanderschalten"?

Neuronales Netz

Wie ist ein Neuronales Netz aufgebaut?

Wie werden die Gewichte aktualisiert? - Teil 1

Wie werden die Gewichte aktualisiert? - Teil 2

Das Gradientenabstiegsverfahren

Stochastic Gradient Descent

So lernt das Netz: Backpropagation - Teil 1

So lernt das Netz: Backpropagation - Teil 2

Neuronales Netz (zur Regression)

Vorstellung: Keras und Tensorflow

Hinweis: Keras

Installation von Keras & Tensorflow

Unser Projekt

Unsere Daten

Unser erstes Neuronales Netz

Wir machen eine erste Vorhersage!

Genauigkeit berechnen (manuell)

Genauigkeit berechnen (mit Keras)

Neuronales Netz validieren: Das train/test-Verfahren

Neuronales Netz validieren: Das train/test-Verfahren (mit Keras)

Ein Neuronales Netz mit mehreren Ausgängen

Ein Neuronales Netz mit mehreren Ausgängen (Intuition)

Hinweis: to_categorical

Wie beurteilen wir die Genauigkeit vom Netz?

Wir generieren eine Confusion-Matrix

Wahrscheinlichkeiten vorhersagen: Der Softmax (Intuition)

Wahrscheinlichkeiten vorhersagen: Der Softmax (Keras)

Aktivierungsfunktionen (Intuition)

Aktivierungsfunktionen (mit Keras)

Wie werden die Gewichte optimiert? Optimizer! (Intuition)

Wie werden die Gewichte optimiert? Optimizer! (in Keras)

Wie komplex darf überhaupt unser Netz sein?

Bilderkennung mit Neuronalen Netzen (Convolutional Neural Networks)

Motivation: CNN

Exkurs: Wie ist überhaupt ein Bild aufgebaut?

Wie ist ein Convolutional-Neural-Network aufgebaut?

CNN mit Keras (inkl. Aufgabe)

CNN: Lösungstipps

CNN: Musterlösung

CNN: Wie werden die Gewichte aktualisiert?

CNN: Wir schauen uns ein CNN genauer an: Aktiverungen visualisieren

Grundlage für komplexere CNNs: Wie funktioniert ein MaxPooling-Layer?

Max-Pooling (in Python)

Link: Visualisierung eines CNNs

Visualisierung eines CNNs

Wir erhöhen unsere Genauigkeit: Dropout (Intuition)

Wir erhöhen unsere Genauigkeit: Dropout (in Keras)

Komplexe Netze - GPU in der Amazon-Cloud

WICHTIG: Kostenlose GPU möglich?

Einführung: GPU in der Cloud

[Mac only]: Vorbereitung für die nächsten paar Lektionen

Vorbereitung für die Cloud: Exkurs PowerShell / Linux-Shell - Teil 1

Vorbereitung für die Cloud: Exkurs PowerShell / Linux-Shell - Teil 2

Vorstellung EC2: Welche Instanz-Typen kommen für uns in Frage?

[Windows only]: SSH-Keygen not found

Hinweis: Instanz in der Amazon-Cloud anmieten

Hinweis: Deep Learning AMI

Wir mieten einen Computer in der Amazon-Cloud an

Jupyter in der Amazon-Cloud

Kursmaterialien in die Cloud übertragen

Was tun bei: ModuleNotFoundError in Jupyter auf der EC2-Instanz?

Tipp: Prozessorauslastung & GPU-Auslastung der EC2-Instanz überwachen

Wichtig: EC2-Instanz stoppen!

Wichtig: Kosten sparen

Kostenlose GPU in der Google-Cloud

Einführung: Kostenlose GPU in der Google-Cloud

Wie verwendest du die kostenlose GPU in der Google-Cloud?

Projekt: Wir erkennen Autos auf einem Bild - Teil 1

Vorstellung: Die Cifar-Daten

Wir trainieren ein Netz auf den Cifar-Daten (Teil 1)

Wir trainieren ein Netz auf den Cifar-Daten (Teil 2)

Wir trainieren ein Netz auf den Cifar-Daten (Teil 3)

Wir trainieren ein Netz auf den Cifar-Daten (Teil 4)

Zusätzliche Daten generieren - Teil 1

Zusätzliche Daten generieren - Teil 2 (optional)

Hinweis zur nächsten Lektion

Wir trainieren das Modell mit den zusätzlichen Daten

Training finalisieren, Modell abspeichern

Projekt: Wir erkennen Autos auf einem Bild - Teil 2

Vorstellung Projekt: Bilderkennung Autos

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Students who have no prior experience with this topic might find this course a positive start

Students who want to develop skills in Deep Learning and AI will find this course helpful

Students who want to strengthen their foundation in Deep Learning and AI will find this course helpful

Students who want to develop professional skills in Deep Learning and AI will find this course helpful

Students with intermediate knowledge of Deep Learning & AI will find this course helpful

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Deep Learning, Neuronale Netze & AI: Der Komplettkurs with these activities:

Teilnehme in Gruppen-Lern-Sessionen

Show steps

Das Lernen mit Gleichgesinnten kann helfen, Konzepte zu festigen und das Verständnis zu verbessern.

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Show steps

Finde eine Lerngruppe
Trefft euch regelmäßig
Diskutiert Kursmaterialien und Konzepte
Helft euch gegenseitig bei Problemen

Erstelle eine Präsentation über Deep Learning

Show steps

Das Erklären von Konzepten an andere festigt das eigene Verständnis und verbessert die Kommunikationsfähigkeiten.

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Show steps

Wähle ein Thema aus
Recherchiere und sammle Informationen
Erstelle die Präsentation
Übe die Präsentation
Halte die Präsentation

Werde Mentor für andere Deep-Learning-Anfänger

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Anderen zu helfen, Konzepte zu verstehen, verstärkt das eigene Lernen und fördert die Gemeinschaft.

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Melde dich freiwillig als Mentor
Treffe dich regelmäßig mit deinem Mentee
Beantworte Fragen
Gib Feedback
Motiviere deinen Mentee

Three other activities

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Starte ein Deep-Learning-Projekt

Show steps

Ein eigenständiges Projekt ermöglicht die praktische Anwendung von Fähigkeiten und fördert die Kreativität.

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Überlege dir eine Projektidee
Sammle Daten
Trainiere ein neuronales Netz
Evaluierung der Leistung des Modells
Präsentiere deine Ergebnisse

Folge Tutorials zu fortgeschrittenen Deep-Learning-Techniken

Show steps

Das Erkunden fortgeschrittener Techniken erweitert das Wissen und bietet Einblicke in aktuelle Trends.

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Show steps

Suche nach Tutorials zu fortgeschrittenen Deep-Learning-Themen
Folge den Tutorials Schritt für Schritt
Implementiere die Techniken in eigenen Projekten

Erstelle eine eigene KI-Anwendung

Show steps

Die Anwendung von KI in einem praktischen Projekt festigt das Verständnis und zeigt die praktischen Möglichkeiten auf.

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Show steps

Überlege dir eine Idee für eine KI-Anwendung
Sammle Daten
Trainiere ein neuronales Netz
Implementiere die KI-Anwendung
Teste und optimiere die Anwendung

Career center

Learners who complete Deep Learning, Neuronale Netze & AI: Der Komplettkurs will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Maschinelles Lernens Ingenieur

**Maschinelles Lernens Ingenieure:** entwickeln, testen und warten maschinelle Lernsysteme. Maschinelles Lernen ist ein Teilfeld der künstlichen Intelligenz (KI), das es Computern ermöglicht, ohne explizite Anweisungen aus Daten zu lernen. **Dieser Kurs bietet eine umfassende Grundlage für maschinelles Lernen, einschließlich der Konzepte neuronaler Netze, Deep Learning und KI.** Die praktische Ausrichtung des Kurses, mit zahlreichen Beispielen und Projekten, ermöglicht es Maschinelles Lernens Ingenieuren, ihr Wissen in die Praxis umzusetzen und erfolgreiche KI-Lösungen zu erstellen.

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Datenwissenschaftler

**Datenwissenschaftler:** nutzen Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Sie verwenden statistische Methoden, maschinelles Lernen und andere Techniken, um Daten zu analysieren und Trends, Muster und Anomalien aufzudecken. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Datenwissenschaftler unerlässlich sind.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es Datenwissenschaftlern, komplexere Datenanalysen durchzuführen und wertvollere Erkenntnisse für ihre Unternehmen zu gewinnen.

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KI-Ingenieur

**KI-Ingenieure:** entwerfen, entwickeln und implementieren KI-Systeme. Sie arbeiten an der Schnittstelle zwischen Computerwissenschaft, Mathematik und Ingenieurwesen, um intelligente Maschinen zu schaffen, die komplexe Aufgaben ausführen können. **Dieser Kurs vermittelt ein fundiertes Verständnis der Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens und der KI, das für KI-Ingenieure unerlässlich ist.** Die praktischen Projekte und Beispiele ermöglichen es ihnen, ihr Wissen in die Praxis umzusetzen und innovative KI-Lösungen zu entwickeln.

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Softwareentwickler

**Softwareentwickler:** entwickeln, testen und warten Softwareanwendungen. Sie arbeiten in verschiedenen Bereichen, vom Webdesign bis hin zur mobilen Entwicklung. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Softwareentwickler immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, intelligentere und effizientere Softwareanwendungen zu erstellen, die den sich ändernden Anforderungen der Benutzer gerecht werden.

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Forschungswissenschaftler

**Forschungswissenschaftler** führen originäre Forschung in verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen durch. Sie entwickeln neue Theorien, führen Experimente durch und analysieren Daten, um das Wissen über die natürliche Welt zu erweitern. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Forschungswissenschaftler immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, komplexere Forschungsfragen anzugehen und wertvollere Erkenntnisse für ihre jeweiligen Fachgebiete zu gewinnen.

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Produktmanager

**Produktmanager:** sind verantwortlich für die Entwicklung, Einführung und Vermarktung neuer Produkte. Sie arbeiten eng mit Ingenieuren, Designern und Vermarktern zusammen, um Produkte zu entwickeln, die den Bedürfnissen der Kunden entsprechen. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Produktmanager immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, Produkte zu entwickeln, die intelligenter, benutzerfreundlicher und auf die sich ändernden Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind.

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Quantitative Analysten

**Quantitative Analysten**: verwenden mathematische und statistische Modelle, um Finanzdaten zu analysieren und Anlageentscheidungen zu treffen. Sie arbeiten in Banken, Hedgefonds und anderen Finanzinstituten. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Quantitative Analysten immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, komplexere Modelle zu entwickeln und fundiertere Anlageentscheidungen zu treffen.

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Business Analysten

**Business Analysten:** analysieren Geschäftsprozesse und -daten, um Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Effizienz und Effektivität zu unterstützen. Sie arbeiten in verschiedenen Branchen, einschließlich Beratung, Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Business Analysten immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, komplexere Geschäftsprobleme zu analysieren und wertvollere Erkenntnisse für ihre Unternehmen zu gewinnen.

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Data Analyst

**Data Analysten:** sammeln, analysieren und interpretieren Daten, um Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Sie arbeiten in verschiedenen Branchen, einschließlich Einzelhandel, Fertigung und Gesundheitswesen. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Data Analysten immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, komplexere Datenanalysen durchzuführen und wertvollere Erkenntnisse für ihre Unternehmen zu gewinnen.

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Statistiker

**Statistiker** sammeln, analysieren und interpretieren Daten, um Schlussfolgerungen über die Welt zu ziehen. Sie arbeiten in verschiedenen Bereichen, von der akademischen Forschung bis hin zur öffentlichen Ordnung. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Statistiker immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, komplexere statistische Modelle zu entwickeln und fundiertere Schlussfolgerungen aus ihren Daten zu ziehen.

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Mathematiker

**Mathematiker** entwickeln und wenden mathematische Theorien und Methoden an, um Probleme in verschiedenen Bereichen zu lösen, von der Physik bis hin zu den Finanzen. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Mathematiker immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, komplexere mathematische Modelle zu entwickeln und innovative Lösungen für reale Probleme zu finden.

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Physiker

**Physiker** untersuchen die Natur und Eigenschaften von Materie und Energie. Sie arbeiten in verschiedenen Bereichen, von der Grundlagenforschung bis hin zur angewandten Physik. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Physiker immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, komplexere physikalische Modelle zu entwickeln und neue Erkenntnisse über die Welt um uns herum zu gewinnen.

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Biologe

**Biologen** untersuchen das Leben und lebende Organismen. Sie arbeiten in verschiedenen Bereichen, von der Zellbiologie bis hin zur Ökologie. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Biologen immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, komplexere biologische Modelle zu entwickeln und neue Erkenntnisse über die lebende Welt zu gewinnen.

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Chemiker

**Chemiker** untersuchen die Zusammensetzung, Struktur und Eigenschaften von Materie. Sie arbeiten in verschiedenen Bereichen, von der Grundlagenforschung bis hin zur angewandten Chemie. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Chemiker immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, komplexere chemische Modelle zu entwickeln und neue Materialien und Prozesse zu entdecken.

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Geologe

**Geologen** untersuchen die Erde und ihre Geschichte. Sie arbeiten in verschiedenen Bereichen, von der Erdöl- und Gasexploration bis hin zur Katastrophenprävention. **Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für maschinelles Lernen und KI, die für Geologen immer wichtiger werden.** Das Verständnis dieser Konzepte ermöglicht es ihnen, komplexere geologische Modelle zu entwickeln und neue Erkenntnisse über unseren Planeten zu gewinnen.

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