Die 12 besten Bücher zum Thema Deep Learning, die du 2026 lesen solltest

Deep Learning ist gerade total angesagt in der Datenwissenschaft. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens und beschäftigt sich mit starken Algorithmen, die von der Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns inspiriert sind und als neuronale Netze bezeichnet werden. 

Die meisten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren sind auf Deep Learning zurückzuführen. Neuronale Netze sind die Grundlage für einige der bahnbrechendsten und beeindruckendsten Anwendungen, darunter selbstfahrende Autos, Chatbots, Bilderkennung und Robotik. Und mit den neuesten Entwicklungen in der generativen KI wird das Gebiet des Deep Learning mehr denn je unter die Lupe genommen. 

Die Theorie und Praxis von neuronalen Netzen zu verstehen, wird immer wichtiger für Data Scientists und andere Datenprofis. Deep Learning ist aber ein kompliziertes Thema, für das man echt entschlossen sein und ein bisschen abstrakt denken können muss, um es zu kapieren. 

Hier ist unsere Liste mit 10 unverzichtbaren Büchern zum Thema Deep Learning, die dir helfen werden, ein Experte auf diesem Gebiet zu werden, egal wie gut deine aktuellen Kenntnisse sind. Wenn du noch mehr Empfehlungen suchst, kannst du dir auch unsere Liste der besten Bücher zum Thema maschinelles Lernen für 2026 anschauen. 

Deep-Learning-Bücher in Python

Schauen wir uns erst mal Bücher in Python an.

1. Deep Learning mit Python

Autor: François Chollet
-Jahr: Erstmals veröffentlicht im Jahr 2017; aktualisiert im Jahr 2021

Das 2017 zum ersten Mal erschienene Buch „Deep Learning with Python” wurde schnell zum Bestseller, und die aktualisierte Ausgabe vom Oktober 2021 hat noch mehr Einblicke und praktische Techniken zu bieten. François Chollet, der Erfinder des beliebten Deep-Learning-Frameworks Keras, taucht in die Welt des Deep Learning ein und gibt dabei Einblicke, die sowohl für Neulinge als auch für erfahrene Machine-Learning-Experten interessant sind. 

Die zweite Ausgabe von „Deep Learning with Python“ ist in einem angenehmen und einfachen Stil geschrieben und enthält neue Updates, die die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet widerspiegeln. Auf den Seiten findest du leicht verständliche Erklärungen, farbige Illustrationen und Programmierbeispiele mit Python, Keras und TensorFlow, die dir alles bieten, was du brauchst, um mit Deep Learning loszulegen. Du kannst auch mit Tensorflow und Keras loslegen, indem du dir den Deep Learning Python Skill Track auf DataCamp anschaust. 

2. Deep Learning verstehen

Autor: Andrew W. Trask
-Jahr: 2019

Grokking Deep Learning bietet eine der einsteigerfreundlichsten Einführungen in das Deep Learning. Das Buch zeigt dir, wie du neuronale Netze von Grund auf aufbaust, indem es intuitive Theorie mit Programmierbeispielen kombiniert und dabei ausschließlich Python und dessen beliebte mathematische Bibliothek NumPy verwendet. 

Das Buch deckt Anwendungsfälle ab, die von der Bildverarbeitung bis zur Übersetzung von Texten in verschiedene Sprachen reichen, und ist eine super Quelle, um deine Deep-Learning-Reise zu starten, bevor du dich an komplexere Frameworks wagst.

3. Neuronale Netze und Deep Learning

Autor: Charu C. Aggarwal
Jahr: 2018

Neuronale Netze und Deep Learning ist eine weitere tolle Quelle für alle, die gerade ihre ersten Schritte in der Welt des Deep Learning machen. Das Buch geht auf die wichtigsten Deep-Learning-Algorithmen ein und bietet eine ausgewogene und leicht verständliche Mischung aus Theorie, Mathe und Python-Code-Beispielen. Es geht um die Verbindung zwischen neuronalen Netzen und den klassischen Algorithmen des maschinellen Lernens. Das Buch ist super für Studenten geeignet, weil es wie ein Lehrbuch aufgebaut ist und Übungen, ein Lösungsbuch und Folien für Dozenten hat.

4. Grundlagen des Deep Learning

Autoren: Nithin Buduma, Nikhil Buduma und Joe Papa
-Jahr: 2017

Als neuronale Netze in den 2010er Jahren zum ersten Mal echt magische Ergebnisse lieferten, wurde Deep Learning zum Vorreiter der künstlichen Intelligenz. Heutzutage ist Deep Learning ein echt spannendes Forschungsgebiet, das einige der innovativsten Anwendungen in der Datenwissenschaft vorantreibt. Deep Learning wird aber oft als ein Bereich angesehen, der wegen seiner Komplexität nur was für Profis mit einem Doktorgrad in maschinellem Lernen und Mathe ist. Die Grundlagen des Deep Learning zeigen, dass es anders ist. 

Das Buch will die Disziplin ohne Fachjargon vorstellen. Anhand von praktischen Python-Code-Beispielen zeigt dir das Buch einige der häufigsten Anwendungsfälle von Deep Learning, von der Bildverarbeitung und Textanalyse bis hin zur Erstellung von Modellen für verstärktes Lernen.

5. Tiefes Lernen

Autoren: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville
Jahr: 2016

Ohne dieses Buch wäre jede Liste mit wichtigen Deep-Learning-Ressourcen einfach nicht komplett. Die meisten Deep-Learning-Anleitungen haben Code und praktische Beispiele. Im Gegensatz dazu ist Deep Learning von Goodfellow, Bengio und Courville ein total theoretisches und sehr akademisches Buch, das oft in der Literaturliste von Deep-Learning-Kursen an Universitäten auf der ganzen Welt auftaucht. 

Das Buch soll Studenten und Fachleuten helfen, sich mit dem Bereich des maschinellen Lernens im Allgemeinen und des Deep Learning im Besonderen vertraut zu machen. Es geht um die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens, die angewandte Mathematik, die man dafür braucht, Algorithmen, Deep-Learning-Techniken und aktuelle Forschungstrends in diesem Bereich. Hier gibt's sogar eine kostenlose Online-Version.

6. Deep Learning von Grund auf

Autor: Seth Weidman
-Jahr: 2019

Das ist das perfekte Buch für dich, wenn du ein Datenwissenschaftler mit Fachwissen im Bereich maschinelles Lernen bist und dich mit Deep Learning beschäftigen möchtest. Deep Learning from Scratch bietet eine umfassende Einführung in Deep Learning für Datenwissenschaftler und andere Datenexperten, die schon mit maschinellem Lernen vertraut sind.

Das Buch fängt mit den Grundlagen des Deep Learning an und geht dann schnell zu fortgeschrittenen Konzepten, Modellen und Architekturen für die Entwicklung neuronaler Netze über. Das Buch ist echt anspruchsvoll, weil es den Leser durch theoretische, mathematische und konzeptionelle Erklärungen führt, aber die Ergebnisse sind umso lohnender. Das Buch hat auch viele Beispiele, die das beliebte Deep-Learning-Framework PyTorch nutzen.

7. Deep Learning: Der Ansatz eines Praktikers

Autoren: Josh Patterson und Adam Gibson
-Jahr: 2017

Eine der größten Herausforderungen für Unternehmen beim Umgang mit maschinellem Lernen und Deep Learning ist die Entwicklung und Bereitstellung von skalierbaren und leicht zu wartenden Modellen. Deep Learning: Der Ansatz eines Praktikers „ ” versucht, dieses Problem anzugehen, und ist damit einer der praktischsten Leitfäden zu diesem Thema. Das Buch bringt Deep-Learning-Theorie, bewährte Verfahren aus der Industrie und ein paar Anwendungsfälle zusammen, die auf eine nicht-akademische Art und Weise präsentiert werden. 

Wichtig ist, dass das Buch Code-Beispiele enthält, die in DL4J umgesetzt wurden, dem Open-Source-Framework der Autoren für die Entwicklung von Deep-Learning-Workflows in Produktionsqualität. Da DL4J auf der Java Virtual Machine läuft, ist das Buch eine super Chance, die Möglichkeiten von Java für Deep Learning auszuprobieren.

8. Deep Learning für Programmierer mit fastai und PyTorch

Autoren: Jeremy Howard und Sylvain Gugger
-Jahr: 2020

Deep Learning entwickelt sich nicht nur schnell weiter, sondern wird auch immer zugänglicher. Dank der Entwicklung von intuitiven, benutzerfreundlichen Bibliotheken und Schnittstellen braucht man keinen Doktortitel in Mathe oder Informatik mehr, um im Bereich Deep Learning zu arbeiten. 

Eines dieser Tools ist fastai, die erste Bibliothek, die eine einheitliche Schnittstelle für die am häufigsten verwendeten Deep-Learning-Anwendungen bietet. Deep Learning für Programmierer mit fastai und PyTorch ist ein praktischer Leitfaden, um Deep-Learning-Modelle mit wenig Mathe-Hintergrund, kleinen Datenmengen und minimalem Code zu entwickeln. Neben den Programmierbeispielen geht das Buch auch auf die Theorie des Deep Learning ein, die dir hilft, die Wissenschaft hinter neuronalen Netzen zu verstehen.

9. Deep Learning leicht gemacht

Autoren: Jon Krohn, Grant Beyleveld und Aglaé Bassens
-Jahr: 2019

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Das ist die Idee hinter Deep Learning Illustrated, einer coolen Quelle, um die Techniken und Anwendungen von Deep Learning mit intuitiven visuellen Darstellungen zu lernen. 

Mit vielen bunten Bildern und Geschichten, die sich um die Figuren drehen, macht das Buch die ganze Sache viel einfacher und damit für alle leichter zu verstehen. Es gibt kaum Fachjargon, und die Anwendungen werden durch praktische Jupyter Notebooks mit Python-Code unterstützt. Das Buch stellt ein paar der beliebtesten Deep-Learning-Frameworks vor, darunter TensorFlow, Keras und PyTorch.

10. Praktisches maschinelles Lernen mit Scikit-Learn, Keras und Tensorflow

Autor: Aurélien Géron
Year: Neueste Ausgabe 2019

Das Buch ist ein praktischer Leitfaden zum Thema Deep Learning für Leute, die gerade erst anfangen. Hands-on Machine Learning nutzt Python-Frameworks wie Scikit-Learn und TensorFlow, um dir beizubringen, wie man Programme für maschinelles Lernen entwickelt. Du lernst verschiedene Techniken kennen, von der einfachen linearen Regression bis hin zu komplexen tiefen neuronalen Netzen, mit praktischen Übungen in jedem Kapitel. Am Ende des Buches wirst du in der Lage sein, tiefe neuronale Netze aufzubauen und zu skalieren.

Deep-Learning-Bücher in R

Es gibt auch coole Optionen für R-Programmierer:

11. Deep Learning mit R

Autoren: François Chollet, Tomasz Kalinowski, and J. J. Allaire-
-Jahr: 2018 (2. Auflage 2022)

Obwohl Python oft als die Sprache für Deep Learning genannt wird, kann man auch mit der Programmiersprache R starke neuronale Netze bauen. Deep Learning mit R basiert auf François Chollets Bestseller Deep Learning mit Python. Der Deep-Learning-Experte Tomasz Kalinowski hat echt super Arbeit geleistet und den Code und die Beispiele in die Programmiersprache R übersetzt. Ähnlich wie das Python-Buch ist „Deep Learning with R“ eine super Referenz für Anfänger und erfahrene Leute im Bereich maschinelles Lernen. 

12. Deep Learning und wissenschaftliches Rechnen mit R torch

Mehr über Deep Learning erfahren

Deep Learning ist ein wichtiger Teil des Data-Science-Werkzeugkastens. Es zu lernen ist eine kluge Entscheidung, um deine Karrierechancen zu verbessern und interessante Anwendungen zu entwickeln. Bücher sind super, um loszulegen oder ein echter Experte im Bereich Deep Learning zu werden, aber du solltest auch andere Lernmethoden in Betracht ziehen. Schau dir die folgenden Ressourcen an, um deine Reise in die Welt des Deep Learning zu starten. 

• Unser Kurskatalog mit über 380 Kursen zum Thema Datenwissenschaft, die Programmierung, maschinelles Lernen, Deep Learning und mehr abdecken.
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