Phase 4: Deep Learning und neuronale Netze
Aufbau tiefer Intelligenz, um unendliche KI-Möglichkeiten freizuschalten
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Einführung in Deep Learning mit PyTorch, inklusive vollständiger Tutorials und praktischer Projekte, der gesamte Code wurde getestet und verifiziert
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Eine von 3Blue1Brown erstellte Tutorialreihe über Deep Learning, die mithilfe wunderschöner Visualisierungen und Animationen Kernkonzepte wie neuronale Netze, Gradientenabstieg, Backpropagation und Transformer erklärt. Eine ausgezeichnete Ressource für den Einstieg in Deep Learning.
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Eine Videoserie über Deep Learning und neuronale Netze von 3Blue1Brown, die auf einzigartige Weise neuronale Netze, Gradientenabstieg, Backpropagation und andere Kernkonzepte verständlich mit Visualisierungen erklärt.
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Ein maßgebliches Lehrbuch über Deep Learning, verfasst von den drei Größen des Deep Learning, das ein vollständiges Wissenssystem von den theoretischen Grundlagen bis zu den praktischen Anwendungen abdeckt.
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Eine umfassende TensorFlow-Tutorialreihe von Hvass Laboratories mit 30 Tutorials, die von grundlegenden linearen Modellen bis hin zu fortgeschrittenen Deep-Learning-Techniken reichen und insgesamt über 3,87 Millionen Aufrufe verzeichnen.
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Ein Leitfaden zu den Kernkonzepten des maschinellen Lernens und der KI von Sebastian Raschka, der Themen wie Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing, Produktionsbereitstellung und Modellbewertung anhand von 30 Schlüsselfragen und -antworten behandelt.
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Kostenloser Kurs von Hugging Face über große Sprachmodelle und Natural Language Processing, der den kompletten Technologie-Stack von Transformers, Datenverarbeitung, Modell-Feinabstimmung usw. abdeckt.
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Ein kostenloser Diffusionsmodell-Kurs von Hugging Face, der die theoretischen Grundlagen, praktische Anwendungen und das Training von Modellen von Grund auf behandelt. Er ist für Entwickler mit Kenntnissen im Deep Learning geeignet, die Bild- und Audiogenerierungstechniken erlernen möchten.
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Open-Source-Lehrbuch für Deep Learning, das Theorie, Code und Praxis kombiniert, mehrere Framework-Implementierungen unterstützt und einen vollständigen Lernpfad für Deep Learning vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau bietet.
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Ein umfassendes Lehrbuch über Graph Representation Learning, das die Theorie und Praxis von Node Embeddings, Graph Neural Networks und Graph Generative Models abdeckt.
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Eine Lernressource zur Visualisierung von Algorithmen für große Modelle mit über 100 originalen, illustrierten Erklärungen, die LLM, Reinforcement Learning, Feinabstimmung und Alignment-Techniken systematisch erläutert.