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Diese Übung ist Teil des Kurses
In diesem ersten Kapitel lernst du neuronale Netze kennen, verstehst, welche Arten von Problemen sie lösen können und wann du sie einsetzen solltest. Außerdem baust du mehrere Netze und rettest die Erde, indem du ein Regressionsmodell trainierst, das die Umlaufbahn eines auf uns zusteuernden Meteors annähert!
Am Ende dieses Kapitels weißt du, wie du binäre, Multi-Klassen- und Multi-Label-Probleme mit neuronalen Netzen löst. Das übst du an Aufgaben wie dem Erkennen gefälschter Dollar-Scheine, der Entscheidung, wer welchen Dartpfeil auf eine Scheibe geworfen hat, und dem Bau eines intelligenten Systems zum Bewässern deines Bauernhofs. Außerdem kannst du Metriken des Modelltrainings plotten sowie das Training stoppen und deine Modelle speichern, wenn sie sich nicht weiter verbessern.
In den vorherigen Kapiteln hast du viele Modelle trainiert! Jetzt lernst du, Lernkurven zu interpretieren, um deine Modelle während des Trainings zu verstehen. Du visualisierst außerdem die Auswirkungen von Aktivierungsfunktionen, Batchgrößen und Batch-Normalisierung. Abschließend erfährst du, wie du mit sklearn eine automatische Hyperparameteroptimierung für deine Keras-Modelle durchführst.
Aktuelle Übung
Zeit für fortgeschrittenere Architekturen! Du erstellst einen Autoencoder, um verrauschte Bilder zu rekonstruieren, visualisierst Aktivierungen von Convolutional Neural Networks, nutzt tiefe vortrainierte Modelle zur Bildklassifikation und lernst mehr über rekurrente neuronale Netze und die Arbeit mit Text, während du ein Netz baust, das das nächste Wort in einem Satz vorhersagt.