TensorFlow: Ein umfassendes Tutorial für Data Scientists
Erklärung von TensorFlow inklusive Komponenten und einem Vergleich mit PyTorch.
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Erklärung von Recurrent Neural Networks und LSTM Modellen mit Beispiel.
Einfache Erklärung zur Funktionsweise von Generative Adversarial Networks inklusive Beispiele.
Funktionsweise des Integrated Gradients erklärt am Beispiel einer Sentiment Analyse.
Erläuterung von Recurrent Neural Networks, inklusive Definition, Anwendungen, Arten und Problemen.
Nutzung des BERT Embeddings zur Textklassifizierung von IMDb Filmbewertungen.
Convolutional Neural Network in Python erstellen mit Tensorflow.
Einführung in den Backpropagation Algorithmus mit Erklärung des Gradientenverfahrens und der Fehlerrückführung.
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Künstliche Neuronale Netzwerke einfach erklärt, inklusive Bausteine, Schichttypen und Beispielen.