Deep Learning illustriert

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Die Autoren John Krohn, Grant Beylefeld und Aglaé Bassens bieten eine visuelle und intuitive Einführung in Deep Learning, Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Neuronale Netze. Mit anschaulichen Illustrationen und verständlichen Erläuterungen gelingt ein einfacher Zugang zum Aufbau von Deep-Learning-Modellen, der das Lernen unterhaltsam gestaltet. Der erste Teil behandelt die Grundlagen von Deep Learning, erläutert dessen Allgegenwärtigkeit und die Interaktion mit Konzepten wie Künstlicher Intelligenz und Machine Learning. Verständliche Analogien, lebendige Grafiken und zahlreiche Beispiele machen komplexe Themen nachvollziehbar. Darauf aufbauend wird eine praktische Referenz und ein Tutorial zu bewährten Deep-Learning-Techniken präsentiert. Die Theorie wird mit minimaler Mathematik und Python-Code vermittelt. Kostenfrei verfügbare Jupyter-Notebooks bieten praktische Beispiele, die das theoretische Wissen greifbar machen. So erlangen Leser ein pragmatisches Verständnis wichtiger Deep-Learning-Ansätze und deren Anwendungen wie Machine Vision, Natural Language Processing, Bilderzeugung und Spielalgorithmen. Zudem werden führende Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow, Keras und PyTorch vorgestellt, einschließlich High-Level-Coach, einer TensorFlow-API zur Vereinfachung der Entwicklung von Deep Reinforcement Learning-Algorithmen.