PyTorch - 6 Neuronale Netze einfach in Python erstellen
3.4 (29 ratings)
Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
355 students enrolled

PyTorch - 6 Neuronale Netze einfach in Python erstellen

Convolution, Rekurrente Netze, Generative Netze und Reinforcement Learning
3.4 (29 ratings)
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Created by Cedric Mössner
Last updated 1/2018
German
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What you'll learn
  • Neuronale Netze in Python schreiben
Course content
Expand all 37 lectures 06:38:25
+ Einleitung
9 lectures 01:19:38
Installation von PyTorch
10:59
Tensoren
10:37
Cuda
02:48
Das erste eigene neuronale Netz
12:54
Das Netz füttern
07:20
Das Netz lernen lassen
13:16
Die Grafikkarte nutzen
03:27
Speichern und Laden des Netzes
06:47
+ Katze oder Hund? Bildklassifikation
6 lectures 01:03:15

Link zum Datensatz: https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition

Einleitung
13:38
Daten einlesen
10:40
Randomisierung
05:44
Das Training
09:13
Das Netz
13:48
Evaluation
10:12
+ Namensherkunft - Char RNN
5 lectures 01:00:08

Link zu den Daten: Link zu den Daten: https://download.pytorch.org/tutorial/data.zip

Das Projekt
14:58
One Hot Encoding
09:45
Das Netz
11:07
Training
13:10
Training und Plotting
11:08
+ menschliche Passwörter generieren
5 lectures 46:18
Projekteinleitung
06:17
Das Netz
11:01
Training #1
07:35
Training #2
13:24
Passwörter generieren
08:01
+ Reinforcement Learning für Spiele
8 lectures 01:33:05
Einleitung
08:34
Memory
08:45
Das Netz
07:47
Datenverarbeitung
15:30
Training - Vorbereitung
14:39
Training - der Algorithmus
18:50
Das Spiel spielen und Training einleiten
10:23
Evaluation
08:37
Requirements
  • Es sind Python Kenntnisse notwendig
  • Ein grundlegendes Verständnis von neuronalen Netzen (CNN, RNN, Lineare Schichten,...) wird vorrausgesetzt
Description

In diesem Kurs wird der Teilnehmer lernen, leicht und effizient neuronale Netze in Python zu programmieren, sowie sie auf der Grafikkarte trainieren zu lassen.

Diese Methodik wird anhand von 6 sehr unterschiedlichen Beispielen erklärt, welche die verbreitetsten Netzarten abdecken: 

  • Einfache Feed-Forward Netze
  • Handschrifterkennung und Bilderkennung mit Convolutional Netzen
  • Namenserkennung mit rekurrenten Netzen
  • Passwortgenerierung mit rekurrenten Netzen
  • Reinforcement Learning für Spiele

Vorkenntnisse in Python und der Theorie von neuronalen Netzen sind vorausgesetzt. Letzteres umfasst die Funktionsweise, wie etwa Convolution arbeitet, was Pooling Layer sind oder wie der Softmax funktioniert.

Who this course is for:
  • Alle, die künstliche Intelligenzen praktisch anwenden wollen