Neuronale Netze selbst programmieren

• Verfasst von: Rashid, Tariq [VerfasserIn]
• Titel: Neuronale Netze selbst programmieren
• Titelzusatz: ein verständlicher Einstieg mit Python
• Mitwirkende: Langenau, Frank [ÜbersetzerIn]
• Werktitel: Make your own neural network
• Verf.angabe: Tariq Rashid ; Deutsche Übersetzung von Frank Langenau
• Ausgabe: 2. aktualisierte und erweiterte Auflage.
• Verlagsort: Heidelberg
• Verlag: dpunkt
• Jahr: 2024
• Umfang: 1 online resource (252 pages)
• Illustrationen: illustrations
• Fussnoten: Includes index
• Datenträger: Online-Ressource
• Sprache: ger
• Sach-SW: Réseaux neuronaux (Informatique)
• K10plus-PPN: 1900848783
• K10plus-PPN:
  Universitätsbibliothek
• Lokale URL UB: Zum Volltext
• Lokale URL UB: Bibliothek der Medizinischen Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg
• Bibliothek/Idn: UW / m4573905057
• Lokale URL Inst.: Zum Volltext

Abstract

Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieser Bestseller, jetzt in erweiterter 2. Auflage, nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt verbessern Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Neu in der 2. Auflage: Sie erstellen das neuronale Netz abschließend mit PyTorch und überführen es damit in ein typisches professionelles Szenario.