Deep Learning Tutorials

Lerne, was natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist und entdecke ihre praktische Anwendung, indem du Google BERT zur Verarbeitung von Textdatensätzen nutzt.

Lerne, wie du mit PyTorch Convolutional Neural Networks (CNNs) in Python konstruierst und implementierst.

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

Tiefe neuronale Netze und ihre Bedeutung in der modernen Deep Learning-Welt der künstlichen Intelligenz verstehen

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.

Das Tutorial beantwortet die am häufigsten gestellten Fragen zum Thema Deep Learning und beleuchtet verschiedene Aspekte des Deep Learning anhand von Beispielen aus der Praxis.

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

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

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.

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.

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

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