Name: Einführung in Deep Learning mit PyTorch
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Kursbeschreibung

Die Leistungsfähigkeit von Deep Learning

Deep Learning finden wir überall, ob in Smartphone-Kameras, in Sprachassistenten oder in selbstfahrenden Autos. Diese fortschrittliche Technologie konnte sogar bei der Entdeckung von Proteinstrukturen helfen und Menschen beim Go-Spiel schlagen. In diesem Kurs lernst du Deep Learning genauer kennen und erfährst, wie du es selbst einsetzen kannst, indem du dir PyTorch, eine der beliebtesten Deep-Learning-Bibliotheken, zunutze machst.

Training deines ersten neuronalen Netzes

Zunächst befasst du dich mit dem Unterschied zwischen Deep Learning und „herkömmlichem“ maschinellen Lernen. Du schaust dir den Trainingsprozess eines neuronalen Netzes an und übst, eine Trainingsschleife zu schreiben. Dazu erstellst du Verlustfunktionen für Regressions- und Klassifikationsprobleme und nutzt PyTorch, um ihre Ableitungen zu berechnen.

Evaluierung und Verbesserung deines Modells

In der zweiten Kurshälfte lernst du verschiedene Hyperparameter kennen, die du anpassen kannst, um dein Modell zu verbessern. Sobald du mit den verschiedenen Komponenten eines neuronalen Netzes vertraut bist, kannst du auch größere und komplexere Architekturen erstellen. Um die Leistung deines Modells zu messen, nutzt du TorchMetrics, eine PyTorch-Bibliothek zur Modellbewertung.

Nach Abschluss des Kurses bist du in der Lage, mit PyTorch zu arbeiten, um Klassifikations- und Regressionsprobleme für tabellarische und bildbasierte Daten mit Deep Learning zu lösen. Diese wichtige Fähigkeit braucht jeder erfahrene Datenprofi für eine erfolgreiche Karriere!

Voraussetzungen

Supervised Learning with scikit-learn Introduction to NumPy Python Toolbox

Lernprogramm

Kursübersicht

Einführung in PyTorch, eine Deep-Learning-Bibliothek

Selbstfahrende Autos, Smartphones, Suchmaschinen... Deep Learning ist mittlerweile überall. Bevor du mit der Erstellung komplexer Modelle beginnst, wirst du dich mit PyTorch, einem Deep-Learning-Framework, vertraut machen. Du lernst, wie du Tensoren manipulierst, PyTorch-Datenstrukturen erstellst und dein erstes neuronales Netz in PyTorch mit linearen Schichten aufbaust.

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Architektur neuronaler Netze und Hyperparameter

Um ein neuronales Netz in PyTorch zu trainieren, musst du zunächst zusätzliche Komponenten wie Aktivierungs- und Verlustfunktionen verstehen. Du wirst dann feststellen, dass das Training eines Netzes die Minimierung dieser Verlustfunktion erfordert, was durch die Berechnung von Gradienten geschieht. Du lernst, wie du diese Gradienten nutzen kannst, um die Parameter deines Modells zu aktualisieren.

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Ein neuronales Netz mit PyTorch trainieren

Nachdem du nun die wichtigsten Komponenten eines neuronalen Netzes kennengelernt hast, wirst du eine mit Hilfe einer Trainingsschleife trainieren. Du erkundest mögliche Probleme wie verschwindende Gradienten und lernst Strategien, um sie zu lösen, wie z. B. alternative Aktivierungsfunktionen und die Abstimmung von Lernrate und Momentum.

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Modelle evaluieren und verbessern

Ein Deep-Learning-Modell zu trainieren ist eine Kunst. Um sicherzustellen, dass unser Modell richtig trainiert wird, müssen wir während des Trainings bestimmte Metriken wie den Verlust oder die Genauigkeit im Auge behalten. Wir werden lernen, wie man solche Metriken berechnet und wie man Überanpassung reduziert.