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Deep Learning Tutorials

In unseren Deep-Learning-Tutorials erfährst du, wie du KI nutzen kannst, um Datenanalysen und Prozesse zu beschleunigen. Verbessere dich mit unseren Tipps, Tricks und Techniken zum Thema Deep Learning.
Weitere Themen:
Deep Learning

Einführung in Autoencoder: Von den Grundlagen zu fortgeschrittenen Anwendungen in PyTorch

Ein Überblick über Autoencoder, ihre Variationen und mögliche Anwendungen in der realen Welt.

Pier Paolo Ippolito

16. Januar 2025

Deep Learning

Einführung in tiefe neuronale Netze

Tiefe neuronale Netze und ihre Bedeutung in der modernen Deep Learning-Welt der künstlichen Intelligenz verstehen
Bharath K's photo

Bharath K

16. Januar 2025

Python

Convolutional Neural Networks in Python mit Keras

In diesem Tutorial lernst du, wie du Convolutional Neural Networks (CNNs) in Python mit Keras implementierst und wie du das Overfitting mit Dropout überwinden kannst.
Aditya Sharma's photo

Aditya Sharma

16. Januar 2025

Deep Learning

Aktienmarktvorhersagen mit LSTM in Python

Entdecke Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke in Python und wie du sie für Börsenprognosen nutzen kannst!
Thushan Ganegedara's photo

Thushan Ganegedara

16. Januar 2025

Künstliche Intelligenz

Kolmogorow-Arnold-Netzwerke (KANs): Ein Leitfaden mit Umsetzung

Lerne Kolmogorov-Arnold-Netzwerke (KANs) kennen, eine neue Art von neuronalen Netzwerken, die im Vergleich zu traditionellen Modellen eine bessere Interpretierbarkeit und Genauigkeit aufweisen.
Dimitri Didmanidze's photo

Dimitri Didmanidze

8. November 2024

Python

AdamW Optimizer in PyTorch Tutorial

Entdecke, wie der AdamW-Optimierer die Leistung des Modells verbessert, indem er den Gewichtsverfall von der Aktualisierung des Gradienten entkoppelt. Dieses Tutorial erklärt die wichtigsten Unterschiede zwischen Adam und AdamW, ihre Anwendungsfälle und bietet eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung von AdamW in PyTorch.
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

22. Oktober 2024

Deep Learning

Eine Einführung in Convolutional Neural Networks (CNNs)

Ein umfassender Leitfaden zum Verständnis von CNNs, ihren Auswirkungen auf die Bildanalyse und einigen wichtigen Strategien zur Bekämpfung von Overfitting für robuste CNN- und Deep Learning-Anwendungen.
Zoumana Keita 's photo

Zoumana Keita

11. September 2024

Maschinelles Lernen

Cross-Entropy Loss Function in Machine Learning: Verbesserung der Modellgenauigkeit

Erkunde die Kreuzentropie beim maschinellen Lernen in unserem Leitfaden zur Optimierung der Modellgenauigkeit und Effektivität bei der Klassifizierung mit TensorFlow- und PyTorch-Beispielen.
Kurtis Pykes 's photo

Kurtis Pykes

11. September 2024

Deep Learning

Einführung in Aktivierungsfunktionen in neuronalen Netzen

Lerne, dich in der Landschaft der gängigen Aktivierungsfunktionen zurechtzufinden - von der unerschütterlichen ReLU bis zu den probabilistischen Fähigkeiten der Softmax.
Moez Ali's photo

Moez Ali

11. September 2024