Welcome2KI Teil 3: KI Deep Learning Projekte selbst umsetzen

🚀 Willkommen im Teil 3 der "Welcome2KI" Serie! 🎓

Entfessel die Kraft des Deep Learning mit PyTorch & fastai!

🎉 Erleben Sie, wie Sie einen state-of-the-art Bildklassifizierer in nur 8 Zeilen Code erstellen können! 🧠💻

Kurzüblick:

Welches Erlebnis bietet dieser Kurs?

Bernhard Mayr, ein erfahrener Kursinstructor, führt Sie in den dritten Teil der "Welcome2KI"-Reihe ein, wo Sie die Grundlagen und Techniken des Deep Learning mit Python-Bibliotheken PyTorch und das darauf basierende Framework fastai erlernen. Wir nutzen zusätzlich die leistungsstarke Entwicklungsumgebung von Google: Colab Notebooks, um mit einer kostenfreien GPU zu arbeiten.

Im Detail:

🎯 Ziel des Kurses:

• Einführung in die Grundlagen von Deep Learning und neuronalen Netzen.
• Entwicklung eurer eigenen Deep Learning Application end-to-end mit einem benutzerfreundlichen Interface.
• Praktische Anwendung von Data Augmentationstechniken, um aus kleinen Datenmengen ein größeres Datenset zu erstellen und so die Modellgenauigkeit zu verbessern.
• Durchführung des gesamten Prozesses, einschließlich Trainieren, Testen und Deployment Ihres Modells als Webapplikation.

Inhalte im Überblick:

✅ Bereitstellung von Trainingsdaten:

• Automatisierte Zusammenstellung eines Trainingsdatensatzes.

✅ Modellentwicklung mit neuronalen Netzen:

• Bauen und Testen eines Deep Learning Modells unter Verwendung von PyTorch.

✅ Validierung und Deployment:

• Analyse der Modellergebnisse mit einem Validierungsdatensatz.
• Deployment des Modells im Internet.

🔍 Technische Tiefenanalyse:

• Verständnis aller Schritte, die erforderlich sind, um ein Deep Learning Modell zu erstellen und zu trainieren:
  • Berechnung von Gradienten und Anwendung des Gradient Descent Algorithmus.
  • Einrichtung von Mini-Batches für Stochastic Gradient Descent (SGD).
  • Entwicklung eines eigenen Optimizers für PyTorch.

🚀 Aktive Komponenten und Verständnis:

• Erklärung und Anwendung von Aktivierungsfunktionen wie ReLU.
• Einsatz der Confusion Matrix zur Bewertung des Modellierungsresults.
• Einblick in die Funktionsweise eines Multi-Label Klassifiziers.

🔗 Ressourcen & Community:

• Alle im Kurs besprochenen Code-Beispiele sind auf GitHub verfügbar und können direkt in Google Colab geöffnet und ausgeführt werden.

📚 Lernen mit realem Projektwork:

• Der Kurs basiert auf den Inhalten von Jannis Semann, bietet jedoch eine alternative Verwendung von PyTorch und fastai.

Wer ist dieser Kurs für?

• Entscheidungsherende Fachkraften im IT-Bereich, die ein tiefes Verständnis von Deep Learning erlangen möchten.
• Data Scientists und Machine Learning-Entwickler, die ihre Fähigkeiten vertiefen wollen.
• Studierende und Hobbyisten, die in den Bereich Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eintauchen möchten.

📅 Jetzt anmelden und mit aufwendere Projekte und konzeptionstrichen Modellen starten! 🌟

Hinweis: Dieser Kurs nutzt die beliebte "30 Seconds to Mars" Bilddatensät für die Praktische. Die Datensätze und Ressourcen sind auf GitHub verfügbar, um eine nahtlose Lernerfahrung zu gewährleisten.