Neuronale Netze und Deep Learning
Wenn auch Sie topaktuelle KI für sich nutzen möchten, sind Sie mit diesem Kurs auf dem richtigen Weg. Deep Learning-Pioniere sind vielgefragt und wenn Sie Deep Learning einmal gemeistert haben, stehen Ihnen zahlreiche Karrieremöglichkeiten offen. Deep Learning ist eine neue „Superkraft“, mit der Sie KI-Systeme entwickeln können, die so vor ein paar Jahren gar nicht möglich gewesen wären. Mit diesem Kurs eignen Sie sich die grundlegenden Kenntnisse zu Deep Learning an.
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- Level Professional
- المدة 20 ساعات hours
- الطبع بواسطة DeepLearning.AI
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Wenn auch Sie topaktuelle KI für sich nutzen möchten, sind Sie mit diesem Kurs auf dem richtigen Weg. Deep Learning-Pioniere sind vielgefragt und wenn Sie Deep Learning einmal gemeistert haben, stehen Ihnen zahlreiche Karrieremöglichkeiten offen. Deep Learning ist eine neue „Superkraft“, mit der Sie KI-Systeme entwickeln können, die so vor ein paar Jahren gar nicht möglich gewesen wären. Mit diesem Kurs eignen Sie sich die grundlegenden Kenntnisse zu Deep Learning an. Am Ende des Kurses werden Sie die folgenden Fähigkeiten erlangt haben: – Verständnis der wesentlichen Techniktrends, die Deep Learning vorantreiben – Erstellen, Trainieren und Anwenden lückenloser, tiefer neuronaler Netze – Wissen, wie Sie effiziente (vektorisierte) neuronale Netze implementieren – Verständnis der wichtigsten Parameter in der Architektur eines neuronalen Netzes In diesem Kurs erfahren Sie zudem, wie Deep Learning eigentlich funktioniert, da das Konzept hier nicht nur flüchtig oder oberflächlich beschrieben wird Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein, Deep Learning für Ihre eigenen Anwendungen zu nutzen. Wenn Sie eine berufliche Laufbahn im Bereich KI anstreben, werden Sie nach diesem Kurs zudem grundlegende Fragen in einem Bewerbungsgespräch beantworten können. Dies ist der erste Kurs der Deep Learning-Spezialisierungالوحدات
Willkommen bei der Deep Learning-Spezialisierung
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- Begrüßung
Einführung in Deep Learning
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Readings
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- Was ist ein neuronales Netz?
- Überwachtes Lernen mit neuronalen Netzen
- Warum wächst Deep Learning derzeit stark an?
- Über diesen Kurs
- Kursressourcen
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Readings
- Häufig gestellte Fragen
- So verwenden Sie die Diskussionsforen
Übungsfragen
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Assignment
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Assignment
- Einführung in Deep Learning
Helden des Deep Learning (optional)
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- Interview mit Geoffrey Hinton
Logistische Regression als neuronales Netz
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- Binäre Klassifikation
- Logistische Regression
- Kostenfunktion der logistischen Regression
- Gradientenabstieg
- Ableitungen
- Weitere Beispiele für Ableitungen
- Berechnungsgraph
- Ableitungen mit einem Berechnungsgraph
- Gradientenabstieg bei logistischer Regression
- Gradientenabstieg bei m-Beispielen
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Readings
- Erläuterung zum anstehenden Video zur Kostenfunktion der logistischen Regression
- Erläuterung zum anstehenden Video zum Gradientenabstieg
- Ableitung von „DL/dz“ (optionaler Messwert)
Python und Vektorisierung
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Videos
- Vektorisierung
- Weitere Beispiele für Vektorisierung
- Vektorisierung der logistischen Regression
- Vektorisierung des Gradientenergebnisses der logistischen Regression
- Übertragung in Python
- Eine Anmerkung zu Python/NumPy-Vektoren
- Kurzinfo zu Jupyter/iPython-Notebooks
- Erläuterung zur Kostenfunktion der logistischen Regression (optional)
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Readings
- Erläuterung zu „dz“
Übungsfragen
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Assignment
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Assignment
- Grundlagen zu neuronalen Netzen
Programmierungsaufgaben
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Lab
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Programming
- Python-Grundkenntnisse mit NumPy (optional)
- Logistische Regression mit dem Denkmuster eines neuronalen Netzes
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Labs
- Python-Grundkenntnisse mit NumPy (optional)
- Logistische Regression mit dem Denkmuster eines neuronalen Netzes
2
Readings
- Ehrenkodex für Deep Learning
- Häufig gestellte Fragen zu den Programmierungsaufgaben
Helden des Deep Learning (optional)
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Videos
- Interview mit Pieter Abbeel
Flaches neuronales Netz
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Readings
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Videos
- Überblick über neuronale Netze
- Darstellung eines neuronalen Netzes
- Berechnen der Ausgabe eines neuronalen Netzes
- Vektorisierung mit verschiedenen Beispielen
- Erläuterung der vektorisierten Implementierung
- Aktivierungsfunktionen
- Wozu benötigen wir nicht-lineare Aktivierungsfunktionen?
- Ableitungen von Aktivierungsfunktionen
- Gradientenabstieg für neuronale Netze
- Backpropagation-Intuition (optional)
- Willkürliche Initialisierung
2
Readings
- Erläuterung: Aktivierungsfunktion
- Erläuterung zur anstehenden Backpropagation-Intuition (optional)
Übungsfragen
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- Flache neuronale Netze
Programmierungsaufgabe
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Lab
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Programming
- Planare Datenklassifikation mit verborgener Schicht
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Labs
- Planare Datenklassifikation mit verborgener Schicht
Helden des Deep Learning (optional)
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- Interview mit Ian Goodfellow
Tiefes neuronales Netz
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- Tiefes neuronales Netz mit L-Schicht
- Forward Propagation in einem tiefen Netz
- Erstellen der richtigen Dimensionen einer Matrix
- Warum tiefe Darstellungen?
- Bausteine tiefer neuronaler Netze
- Forward Propagation und Backpropagation
- Parameter kontra Hyperparameter
- Was hat das mit dem Gehirn zu tun?
3
Readings
- Erläuterung zum Video „Erstellen der richtigen Dimensionen einer Matrix“
- Erläuterung zum Video über die Forward Propagation und Backpropagation
- Erläuterung zum Video „Was hat das mit dem Gehirn zu tun?“
Übungsfragen
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Assignment
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Assignment
- Kerngedanken zu tiefen neuronalen Netzen
Programmierungsaufgaben
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Lab
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Programming
- Erstellen Ihres tiefen neuronalen Netzes: Schritt-für-Schritt
- Anwendung tiefer neuronaler Netze
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Labs
- Erstellen Ihres tiefen neuronalen Netzes: Schritt-für-Schritt
- Anwendung tiefer neuronaler Netze
Auto Summary
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Kian Katanforoosh
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