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course materials for introduction to deep learning 2020

OpenHPI Deeplearning 2020

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Materialien zum Kurs Eine praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision auf OpenHPI.

Inhaltsverzeichnis

• Wie nutze ich das GitHub Repository?
• Woche 1
  • Bonusaufgabe: Backpropagation selber nachvollziehen
  • Exkurs: Lokale Installation
    • Linux
    • macOS
    • Windows
• Woche 2
  • Notebooks
    • Einführung in Numpy
    • Einführung in Matplotlib
    • Laden und Bearbeiten des MNIST Datensatz
    • MNIST Vergleich Aktivierungsfunktionen
    • Einführung in Tensorflow / Keras
    • Beispiel: Trainieren eines Netzes für MNIST
  • Praktische Übung
• Woche 3
  • Notebooks
    • Komplexe Layerstruktur
    • Loss Functions
    • Optimizer
    • Hyperparameter
  • Exkurs: Neuronale Netze von Scratch
  • Praktische Übung
    • Bewertete Übung
    • Zusätzliche Übung
• Woche 4
  • Notebooks
    • Optimierung Hyperparameter
    • Dropout
    • Batch Normalization
    • Regularisierungstechniken (wie Data Augmentation)
    • Transfer Learning
    • Automated Machine Learning
  • Exkurs GAN

Wie nutze ich dieses GitHub Repository?

Dieses Repository dient als Ort für Materialien zu diesem Kurs. Du benötigst kein GitHub Account und musst das Repository auch nicht verwenden, da sich die wichtigen Materialien auch auf OpenHPI finden lassen.

Du kannst das Repository auf zwei verschiedene Arten verwenden:

1. Du kannst dir die Materialien, die du oben im Inhaltsverzeichnis findest online anschauen, daraus kopieren oder Dateien herunterladen. Du kannst auch das gesamte Repository als ZIP herunterladen. Falls du .ipynb-Notebooks herunterlädst kannst du diese dann mit deinem jupyter notebook Server öffnen, indem du im Browserfenster des Server zu dieser Datei navigierst und sie öffnest.

2. Du kannst das Repository mit

   git clone https://github.com/into-ai/deeplearning2020.git

   klonen. Damit hast du das Repository ebenfalls lokal, aber kannst es außerdem mit

   git pull origin master

   aktualisieren, sobald neue Inhalte verfügbar werden. Das Öffnen von Notebooks funktioniert genauso wie in Variante 1. Wir empfehlen diesen Workflow aber nur denjenigen, die sich bereits ein bisschen mit git auskennen oder sich hier einlesen wollen.

deeplearning2020's Issues

helpers.py zerschossen

die helpers.py wurde zerschossen!
Warum ändert @hndrkp
import matplotlib.pyplot as plt in import matplogitlib.pyplot as plt

Link funktioniert nicht.

Der Link Your short description here. into-ai.github.io/deeplearning2020

auf in der Datei https://github.com/into-ai/deeplearning2020/blob/master/PACKAGE.rst läuft ins leere.

Hilfe zu einem sehr aehnlichen Projekt

Hallo,
Martin hat zwar geschrieben, dass er meine Frage weitergeben wird, aber ich wollte trotzdem hier auch noch nachfragen.

Ich moechte gerne ein Projekt mit drei Teilschritten machen, dass diesem hier sehr aehnlich ist:

1. Der erste ist ein spezielles NN auf eine Algorithmus moeglichst genau zu trainieren.
2. Dann soll die Auswirkung der Aenderung einer kleinen Eingangsteilmenge analysiert werden. Wenn moeglich im Rueckwaertsschritt.
3. Als Ziel soll das Netzwerk (oder ueber das Netzwerk) eine Menge der Aenderungen der kleinen Teilmenge gefunden werden, die eine sehr hohe Wahrscheinlichkeit haben, einen bestimmten Output oder Variationen davon zu produzieren.

Ich hoffe, ich habe das nicht zu sehr ueberrissen. Genaueres gibt es natuerlich schon, aber jetzt wollte ich erst einmal nachfragen, ob ueberhaupt Interesse besteht, oder ob vielleicht sogar Jemand eine Abschlussarbeit daraus machen moechte.

Vielen Dank

Gruesse

Link: official documentation funktioniert nicht.

Der Link See the official documentation for more information. in der Datei https://github.com/into-ai/deeplearning2020/blob/master/PACKAGE.rst funktioniert nicht und läuft ins leere.

typo in deeplearning2020/tests/test_deeplearning2020.py

Hallöchen, so beim drüber schauen ist mir vermutlich ein Typo aufgefallen:

test_deeplearning2020.py, Zeile 36

def test_ingores_exceptions() -> None:

soll vermutlich

def test_ignores_exceptions() -> None:

lauten. (2+3 Buchstabe vertauscht)

Viele Grüße
Thomas