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Neuronale Netze verstehen viele - aber nur wenige können sie sauber implementieren, trainieren und produktionsreif deployen. Dieses Buch schließt genau diese Lücke. ""Der PyTorch-Bauplan"" führt Sie strukturiert von den mathematischen Grundlagen künstlicher neuronaler Netze bis zur professionellen Umsetzung mit PyTorch. Kein oberflächlicher Überblick. Kein Copy-Paste ohne Verständnis. Sondern ein klarer, technischer Bauplan für echte Deep-Learning-Projekte. Was Sie in diesem Buch lernen Grundlagen neuronaler Netze verständlich erklärt Lineare Algebra und Backpropagation praxisnah angewendet Aufbau von Feedforward-, CNN- und RNN-Architekturen Eigene Modelle mit PyTorch implementieren Training, Optimierung und Hyperparameter-Tuning Loss-Funktionen und Optimizer strategisch einsetzen Datensätze vorbereiten und DataLoader effizient nutzen GPU-Beschleunigung und Performance-Optimierung Debugging und Modellinterpretation Deployment und Export von Modellen Vom Konzept zur echten ImplementierungDieses Buch begleitet Sie Schritt für Schritt: Tensoren verstehen und manipulieren Autograd und Gradientenmechanik meistern Eigene Trainingsschleifen schreiben Transfer Learning praktisch anwenden Overfitting erkennen und verhindern Experimente systematisch strukturieren Produktionsnahe Projektarchitektur aufbauen Jede Architektur wird nicht nur verwendet - sondern von Grund auf verstanden. Praxisprojekte Bildklassifikation mit Convolutional Neural Networks Zeitreihenanalyse mit Recurrent Networks Textklassifikation mit Embeddings Transfer Learning für kleine Datensätze Mini-End-to-End-Deep-Learning-Projekt Alle Beispiele sind technisch präzise, nachvollziehbar kommentiert und realitätsnah aufgebaut. Für wen ist dieses Buch geeignet? Data-Science-Einsteiger mit Python-Grundkenntnissen Machine-Learning-Studierende Entwickler, die Deep Learning praktisch umsetzen wollen KI-Interessierte mit technischem Anspruch Wenn Sie neuronale Netze nicht nur benutzen, sondern wirklich verstehen und implementieren möchten, ist dieses Buch Ihr technischer Leitfaden. Bauen Sie Modelle systematisch. Trainieren Sie effizient. Implementieren Sie Deep Learning professionell - mit PyTorch.

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9798249281144

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