Python Tutorial

Lerne, wie du mit PyTorch, einem leistungsstarken Werkzeug des modernen maschinellen Lernens, ein Transformer-Modell erstellst.

Lerne, wie die doppelten Unterstriche in Python es deinen eigenen Objekten ermöglichen, auf natürliche Weise mit den eingebauten Operationen zusammenzuarbeiten, vom Drucken bis zum Rechnen. Entdecke, wie diese magischen Methoden das Klassendesign vereinfachen und mächtige Verhaltensweisen freischalten.

Lerne Rekursion in Python mit Beispielen, Schlüsselkonzepten und praktischen Tipps. Basisfälle und rekursive Funktionen verstehen und wissen, wann Rekursion statt Iteration eingesetzt werden sollte.

Lerne, wie du mit NumPy, statsmodels und scikit-learn eine lineare Regression in Python durchführen kannst.

Lerne, wie man Python-Module erstellt und importiert. Entdecke Best Practices, Beispiele und Tipps, um wiederverwendbaren, organisierten und effizienten Python-Code zu schreiben!

Entdecke, wie du mit dem Python-Paket psycopg2 PostgreSQL-Datenbanken erstellst, dich mit ihnen verbindest und sie verwaltest.

Lerne, wie Vorwärtspropagation in neuronalen Netzen funktioniert, von den mathematischen Grundlagen bis zur praktischen Umsetzung in Python. Beherrsche dieses wichtige Deep Learning-Konzept mit Codebeispielen und Visualisierungen.

Lerne, was Unit-Tests sind, warum sie wichtig sind und wie du sie mit Hilfe von Python implementieren kannst.

Lerne, wie die Softmax-Aktivierungsfunktion Logits in Wahrscheinlichkeiten für die Mehrklassen-Klassifizierung umwandelt. Vergleiche Softmax und Sigmoid und implementiere sie in Python mit TensorFlow und PyTorch.

Erforsche Verteilungen mit starkem Schwanz, auf die traditionelle statistische Methoden nicht anwendbar sind. Entdecke, wie die Cauchy-Verteilung effektiv Phänomene modelliert, bei denen extreme Ereignisse häufiger auftreten als erwartet.

Untersuche die mathematischen Prinzipien hinter Random Walks und erforsche ihre Formen, von eindimensionalen Pfaden bis hin zu verzerrten und gaußschen Modellen. Nutze Python, um herauszufinden, wie diese stochastischen Prozesse reale Phänomene in der Biologie, Physik und Finanzwelt beeinflussen.

Lerne die lineare Regression kennen, ihren Zweck und wie du sie mit der scikit-learn-Bibliothek implementierst. Enthält praktische Beispiele.