Grundlagen von Deep Learning und Reinforcement Learning

Künstliche Intelligenz verändert Branchen. Die Mechanik neuronaler Netze und autonomer Entscheidungsfindung erscheint jedoch oft wie eine Blackbox. Dieser Kurs gliedert diese komplexen Systeme in lesbare, überschaubare Konzepte auf, die für Neulinge auf diesem Gebiet entwickelt wurden. Sie werden von den Grundlagen des maschinellen Lernens zu einem Verständnis dafür übergehen, wie Deep-Architekturen komplexe Daten verarbeiten und wie Verstärkungslernen Agenten ermöglicht, durch Interaktion mit der Umwelt zu lernen und sich zu verbessern. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die mathematischen Grundlagen neuronaler Netze und den Backpropagation-Prozess - Erkunden Sie moderne Architekturen, einschließlich Faltungsebenen und Grundlagen von Transformatormodellen - Anwenden von Verstärkungslernprinzipien auf das Modellieren von Agent-Umgebungs-Interaktionen - Lernen Sie die Mechanik von Markov-Entscheidungsprozessen und die Bedeutung von Belohnungsfunktionen - Beherrschen der Kernkonzepte von Q-Learning und Policy Gradienten für autonome Entscheidungsfindung - Üben Sie die Identifizierung der richtigen Deep-Learning-Strukturen für verschiedene Datenherausforderungen Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und der Grundlagengeschichte neuronaler Netze, bevor Sie sich mit spezifischen Deep-Learning-Architekturen und der Logik des Verstärkungslernens beschäftigen.Sie werden schriftliche Erklärungen und codebasierte Logikübungen durchführen, die jedes Konzept verstärken. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die über die grundlegenden Datenwissenschaften hinausgehen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse in Deep Learning oder Verstärkungslernen erforderlich. Beginnen Sie Ihre Reise in die Kerntechnologien, die die heutigen KI-Innovationen vorantreiben.