Neurale Netze und Deep Learning

Willkommen

In diesem Online-Buch geht es um Neuronale Netze in Theorie und Praxis. Neuronale Netze sind aktuell die Schlüsseltechnologie innerhalb der Künstlichen Intelligenz. Sowohl aktuelle Trends wie ChatGPT, LLMs und generative KI als auch bekannte Technologien aus der Bilderkennung wie Gesichtserkennung und Objekt-Tracking werden heutzutage durch Neuronale Netze realisiert.

In diesem Buch wird neben der Theorie auch die praktische Implementierung mit Hilfe der Programmiersprache Python behandelt. Wir lernen Feedforward-Netze, Konvolutionsnetze, rekurrente Netze und Transformer-Netze kennen. Als Anwendungsbeispiele behandeln wir einfache Vorhersageszenarien (z.B. Hauspreise) sowie Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung. Zur Navigation finden Sie am linken Rand jeder Seite die Kapitelübersicht (eventuell eingeklappt) und innerhalb eines jeden Kapitels am rechten Rand die Kapitelinhalte (bei der mobilen Ansicht fällt diese ab einer bestimmten Größe weg).

Um den technischen Teilen zu folgen, richten Sie Ihren Computer so ein wie in Anhang A beschrieben. Um einen Überblick über weiteres Material (Bücher, Webseiten, Podcasts etc.) zu bekommen, werfen Sie zu Beginn gern auch einen Blick Anhang B. In Anhang D finden Sie die deutsche Übersetzung des populären Artikels The Illustrated Transformer. Unter Literatur finden Sie eine vollständige Auflistung aller im Buch genannten Publikationen.

Viel Spaß beim Entdecken und Lernen!

Allgemeinverständliches

Eine nicht-technische Einführung in das Thema finden Sie auch online in meinem Buchbeitrag Maschinen mit künstlichen Gehirnen – Was ist Deep Learning? zum kostenlosen Download. Vielleicht auch interessant mein Vortag ChatGPT - Gehirnsimulation oder Artefakt von Aliens? auf YouTube.

Skript zur Vorlesung

Dieses Buch dient als Online-Skript für die Vorlesung Neuronale Netze und Deep Learning sowie Machine Learning 2 von Prof. Dr. Michael Kipp an der TH Augsburg. Die Vorlesung findet immer im Sommersemester statt. Für die Vorlesung sollten Sie auch in dem entsprechenden Moodleraum eingeschrieben sein. Der Moodleraum wird jedes Semester an die Teilnehmenden kommuniziert.

Datensätze

Die folgenden Datensätze tauchen im Buch auf:

• California housing dataset: Abschnitt 2.2.4
• Iris dataset: Abschnitt 3.4.3
• MNIST: Abschnitt 5.3.2
• FashionMNIST: Abschnitt 7.3.1
• CIFAR-10: Abschnitt 7.3.2
• CIFAR-100: Abschnitt 7.3.3
• IMDB: Abschnitt 12.3.4

Abbildungen

Alle Abbildungen, deren Quellen nicht angegeben sind, stammen von Michael Kipp, sind urheberrechtlich geschützt und dürfen nicht ohne Zustimmung genutzt werden.