Vanishing Gradient – Warum Deep Learning an Kurzzeitgedächtnisproblemen leidet

Erklärt, warum das Vanishing-Gradient-Problem in Deep Learning auftritt, wie Sigmoid und die Kettenregel die Ursache si…

Backpropagation: Wie KI die Schuldigen des Fehlers ermittelt (feat. Kettenregel)

Erfahren Sie, wie Backpropagation in KI die Fehlerursachen ermittelt, wie die Kettenregel und PyTorchs Autograd automat…

Warum ist Ableitung in der Deep Learning‑Welt unverzichtbar? (Linear Algebra, oder?)

Wir erklären, warum Ableitung in Deep Learning unverzichtbar ist – von der linearen Algebra über nichtlineare Aktivieru…

NumPy und PyTorch – Die wahre Beziehung und ein Lernpfad für Deep‑Learning‑Code

Viele Deep-Learning-Entwickler fragen sich, wie NumPy und PyTorch zusammenhängen. NumPy dient vor allem für CPU-Berechn…

NumPy-Grundoperationen für Deep Learning: +, -, *, /, **, Vergleiche, sum/mean/max/min, axis

NumPy‑Grundoperationen ( +, -, *, /, ** ), Vergleichsoperationen und Aggregationsfunktionen (sum, mean, max, min) werde…

NumPy für Einsteiger in Deep Learning: Warum es vor PyTorch lernen sollte

NumPy ist die Basis für Deep Learning: Warum Anfänger es vor PyTorch lernen sollten, inklusive Vektorisierung, Broadcas…

Der Machtwechsel vom CPU zum GPU - Warum liebt KI 'Matrizen'?

Wir beleuchten den Übergang von CPU zu GPU und die Gründe, warum KI Matrizenoperationen bevorzugt sowie Beispiele für L…

Überlegungen zu Deep Learning und TensorFlow

Erforschen Sie die Balance zwischen der Nutzung bestehender AI-APIs und dem Lernen von Deep Learning und TensorFlow zur…

Erste Schritte in Deep Learning mit Python TensorFlow - Entwicklungsnotizen

Lernen Sie Konzepte des Deep Learning und die Implementierung eines linearen Regressionsmodells mit TensorFlow. Versteh…

KI, Maschinelles Lernen und die Konzepte des Deep Learning sowie Einführung in Deep Learning-Frameworks

In diesem Beitrag werden die Konzepte von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning vorgestellt sowie verschiedene Deep…