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Deep Learning, Neuronale Netze & AI: Der Komplettkurs

Name: Deep Learning, Neuronale Netze & AI: Der Komplettkurs
Rating: 4.6 (3469 reviews)

Der Komplettkurs mit Python, Keras und Tensorflow 2: Erkenne Bilder, sage den Bitcoin-Kurs vorher & schreibe eine AI!

Highest Rated

Created byJannis Seemann

Last updated 3/2025

German

What you'll learn

Verwende Keras und Tensorflow, um Neuronale Netze zu erstellen
Entwickle eine Artificial Intelligence
Entdecke Neuronale Netze und AI komplett am Beispiel
Schreibe eine Bilderkennung, die Autos auf einem Bild markiert
Entwickle ein Modell, um den Preis von Bitcoin und Aktien vorherzusagen
Generiere Reden im Stil von Donald Trump

Course content

26 sections • 246 lectures • 25h 24m total length

Einleitung8:12
Download der Kursmaterialien0:11
Wichtiger Hinweis! (Windows)0:33
Installation unserer Python-Umgebung10:20
Was tun wenn: Jupyter startet nicht oder hat ein Problem0:07
Begriffsklärung (optional): Machine Learning, Neuronale Netze, Deep Learning, AI7:46

Ein einzelnes Neuron (Intuition)3:34
Ein einzelnes Neuron (in Python)7:56
Ein einzelnes Neuron mit Bias (Intuition)2:14
Ein einzelnes Neuron mit Bias (in Python)2:44
Aufgabe: Verbrauch von Autos vorhersagen7:31
Musterlösung: Verbrauch von Autos vorhersagen3:46
Aktivierungsfunktion (Intuition)5:09
Aktivierungsfunktion (in Python)2:45
Optionaler Exkurs: Warum lassen sich Neuronen nicht "hintereinanderschalten"?2:53

Ein Neuronales Netz mit mehreren Ausgängen (Intuition)7:18
Hinweis: to_categorical0:24
Wie beurteilen wir die Genauigkeit vom Netz?7:07
Wir generieren eine Confusion-Matrix10:26
Wahrscheinlichkeiten vorhersagen: Der Softmax (Intuition)4:51
Wahrscheinlichkeiten vorhersagen: Der Softmax (Keras)2:07
Aktivierungsfunktionen (Intuition)3:44
Aktivierungsfunktionen (mit Keras)2:29
Wie werden die Gewichte optimiert? Optimizer! (Intuition)6:21
Wie werden die Gewichte optimiert? Optimizer! (in Keras)2:53
Wie komplex darf überhaupt unser Netz sein?7:12

Motivation: CNN4:04
Exkurs: Wie ist überhaupt ein Bild aufgebaut?2:19
Wie ist ein Convolutional-Neural-Network aufgebaut?11:19
CNN mit Keras (inkl. Aufgabe)12:51
CNN: Lösungstipps2:20
CNN: Musterlösung4:02
CNN: Wie werden die Gewichte aktualisiert?12:54
Hinweis CNN: Conv2D0:17
CNN: Wir schauen uns ein CNN genauer an: Aktiverungen visualisieren8:03
Grundlage für komplexere CNNs: Wie funktioniert ein MaxPooling-Layer?5:33
Max-Pooling (in Python)3:40
Link: Visualisierung eines CNNs0:21
Visualisierung eines CNNs4:02
Wir erhöhen unsere Genauigkeit: Dropout (Intuition)5:56
Wir erhöhen unsere Genauigkeit: Dropout (in Keras)3:53

WICHTIG: Kostenlose GPU möglich?0:19
Einführung: GPU in der Cloud6:42
[Mac only]: Vorbereitung für die nächsten paar Lektionen4:14
Vorbereitung für die Cloud: Exkurs PowerShell / Linux-Shell - Teil 110:29
Vorbereitung für die Cloud: Exkurs PowerShell / Linux-Shell - Teil 26:32
Vorstellung EC2: Welche Instanz-Typen kommen für uns in Frage?5:27
[Windows only]: SSH-Keygen not found0:12
Hinweis: Instanz in der Amazon-Cloud anmieten0:56
Hinweis: Deep Learning AMI1:13
Wir mieten einen Computer in der Amazon-Cloud an13:28
Jupyter in der Amazon-Cloud8:28
Kursmaterialien in die Cloud übertragen6:40
Was tun bei: ModuleNotFoundError in Jupyter auf der EC2-Instanz?2:32
Tipp: Prozessorauslastung & GPU-Auslastung der EC2-Instanz überwachen3:03
Wichtig: EC2-Instanz stoppen!2:38
Wichtig: Kosten sparen0:08

Vorstellung: Die Cifar-Daten2:34
Wir trainieren ein Netz auf den Cifar-Daten (Teil 1)11:12
Wir trainieren ein Netz auf den Cifar-Daten (Teil 2)7:17
Wir trainieren ein Netz auf den Cifar-Daten (Teil 3)8:13
Wir trainieren ein Netz auf den Cifar-Daten (Teil 4)11:20
Zusätzliche Daten generieren - Teil 110:37
Zusätzliche Daten generieren - Teil 2 (optional)5:39
Hinweis zur nächsten Lektion0:15
Hinweis: Modell trainieren + abspeichern0:12
Wir trainieren das Modell mit den zusätzlichen Daten4:19
Training finalisieren, Modell abspeichern5:27

Requirements

Du solltest schonmal ein bisschen was programmiert haben
Du solltest früher in der Schule in Mathe gut mitgekommen sein (selbst wenn du inzwischen alles wieder vergessen hast)

Description

Bewertungen von Kursteilnehmern:

"Der absolute Wahnsinn unter den Kursen!!! [...]" (★★★★★, Frank Meyer)
"Ich habe bereits schon mehrere Kurse in dieser Richtung absolviert und der gehört zu den Besten." (★★★★★, Mederitsch Patrick)

Kursbeschreibung:

Dieser Kurs macht dich fit auf deinem Weg zum Deep Learning- und AI-Spezialisten. Alle Themen werden anschaulich und am Beispiel erklärt - dadurch ist dieser Lehrgang besonders leicht verständlich.

Zudem beherrscht du nach Abschluss des Kurses problemlos Tools wie Jupyter, Keras, Tensorflow 2 umgehen - das ist wichtig, wenn du das Wissen später auf eigene Projekte anwenden möchtest.

Hier lernst du:

... wie Neuronale Netze funktionieren
... wie Neuronale Netze Objekte in Bildern erkennen können
... wie mit Hilfe von Deep Learning Kunstwerke erstellt werden können
... wie du eine Artificial Intelligence erstellen kannst
... wie du das Wissen auf eigene Daten anwenden kannst

Dadurch hast du die Themen Deep Learning & AI komplett verstanden, und kannst sie auf deine Probleme anwenden.

Das besondere an diesem Kurs sind die umfangreichen Praxisbeispiele:

Bilderkennung (ist auf einem Bild ein Auto zu sehen?)
Objekterkennung (wo ist das Auto?)
Textgenerierung im Stil von Donald Trump mit Tensorflow.js
Entwickle eine Artificial Intelligence für ein Spiel (Flappy-Bird), die einen unglaublich hohen Highscore erreicht (10000+)
Beschleunige die Berechnung mit einer Grafikkarte aus der Amazon-Cloud

Praxis ist der Lernturbo!

Lerne verstärkt durch spannende, lebhafte Praxis!

Ein effektiver Lernprozess ist die optimale Kombination von Theorie und Praxis. Das Konzept hier in diesem Kurs sind möglichst viele Praxisprojekte - so bleiben selbst komplexe Themen anschaulich.

Dieser Einstieg soll dir mit Spaß und Spannung die Lust auf mehr bringen.

Who this course is for:

Du möchtest lernen, Neuronale Netze anzuwenden (Keras / Tensorflow)
Du möchtest eigene AIs für Spiele entwickeln

Deep Learning, Neuronale Netze & AI: Der Komplettkurs

What you'll learn

Explore related topics

Course content

Einleitung6 lectures • 27min

Crashkurs: Unsere Python-Umgebung3 lectures • 22min

Ein einzelnes Neuron9 lectures • 39min

Neuronales Netz7 lectures • 39min

Neuronales Netz (zur Regression)11 lectures • 54min

Ein Neuronales Netz mit mehreren Ausgängen11 lectures • 55min

Bilderkennung mit Neuronalen Netzen (Convolutional Neural Networks)15 lectures • 1hr 22min

Komplexe Netze - GPU in der Amazon-Cloud16 lectures • 1hr 13min

Kostenlose GPU in der Google-Cloud2 lectures • 18min

Projekt: Wir erkennen Autos auf einem Bild - Teil 111 lectures • 1hr 7min

Requirements

Description

Who this course is for: