Praktisches Deep Learning: Eine Python-basierte Einführung, 2. Auflage

Praktisches Deep Learning: Eine Python-basierte Einführung, 2. Auflage, bietet einen praxisorientierten Einstieg in die Ideen, Werkzeuge und Techniken moderner künstlicher Intelligenz. Diese aktualisierte Auflage richtet sich an Leser, die über abstrakte Theorie hinausgehen möchten, und vermittelt Deep Learning mit einem praxisnahen, Python-zentrierten Ansatz. Sie führt Lernende von den Grundlagen neuronaler Netze bis zur Entwicklung leistungsfähiger Systeme für maschinelles Lernen und generative KI. Anhand klarer Erklärungen und lauffähigem Code entwickeln die Leser das nötige Verständnis dafür, wie Modelle lernen, Vorhersagen treffen und sich mithilfe von Daten verbessern.

Das Buch behandelt grundlegende technische Konzepte wie Tensoren, Berechnungsgraphen, Backpropagation, Gradientenabstieg, Verlustfunktionen, Optimierung, Convolutional Neural Networks (CNNs), rekurrente Architekturen, Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformer-basierte Modelle. Anhand von Python und modernen Deep-Learning-Frameworks lernen die Leser, wie sie Datensätze vorbereiten, Modelle trainieren und evaluieren, Hyperparameter optimieren, Overfitting vermeiden, Transfer Learning anwenden und praktische Systeme für Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und andere reale Anwendungen entwickeln.

Die zweite Auflage trägt der rasanten Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz Rechnung und legt den Grundstein für das Verständnis moderner generativer KI, Einbettungen, großer Sprachmodelle (LLMs) und der technischen Aspekte beim Aufbau intelligenter Anwendungen. Leser erhalten zudem Einblicke in Modellevaluierung, Implementierung, Leistungsoptimierung und die praktischen Herausforderungen beim Übergang von Experimenten zu zuverlässigen KI-Systemen.

Ob Sie nun Python-Programmierer, angehender Data Scientist, Softwareentwickler oder IT-Experte sind und sich eine solide Grundlage in moderner KI aneignen möchten: „Practical Deep Learning: A Python-Based Introduction, 2nd Edition“ bietet Ihnen das nötige Wissen und die praktischen Erfahrungen, um Deep-Learning-Systeme zu verstehen, zu entwickeln und damit zu experimentieren. Es ist eine praxisorientierte Reise vom Python-Code zu intelligenten Maschinen und hilft Ihnen, die Konzepte des Deep Learning in funktionierende, reale Lösungen umzusetzen.