KI – Maschinelles Lernen mit Python und Pytorch

Helena Schmidt

Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen des maschinellen Lernens mit neuronalen Netzen und deren praktische Umsetzung in Python mit PyTorch. Zunächst wird erklärt, wie ein neuronales Netz lernt, was Deep Learning bedeutet und wie Backpropagation funktioniert. Anschließend werden neuronale Netze für konkrete Anwendungen trainiert, darunter Bilderkennung mit CNNs sowie Reinforcement Learning am Beispiel einfacher Spiele wie Tic-Tac-Toe. Inhalt ist auch die Datenaufbereitung für das Training sowie verschiedene Optimierungskonzepte und die Visualisierung des Trainings mit TensorBoard.