2.5 Einführung zu TensorFlow/Keras

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Anmerkung Folie 6:
Es handelt sich hierbei natürlich um den Tensorflow/Keras Guide und nicht den Matplotlib Guide

Wie bereits auf den Folien versprochen, die Links zur weiterreichenden Dokumentation...

umfassende Dokumentation von Keras:
https://keras.io/

Oder:
https://www.pyimagesearch.com/2018/09/10/keras-tutorial-how-to-get-started-with-keras-deep-learning-and-python/

Ebenso findet ihr das besprochene Notebook als Download unter Lesematerialien zu diesem Video, auf unserem GitHub: https://github.com/into-ai/deeplearning2020 oder ihr öffnet es direkt in Colab unter: https://colab.research.google.com/drive/1f6NU11i6G4tG7MRvozpFDUdBC8pI8iyK

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Woche 1
- Willkommen in Woche 1
- 1.0 Teamvorstellung & Kursübersicht
- 1.1 Wochenüberblick
- 1.2 Motivation
- 1.2 Selbsttest Motivation
- 1.3.1 Funktionsweise des Gehirns (1)
- 1.3.1 Selbsttest Funktionsweise des Gehirns (1)
- 1.3.2 Funktionsweise des Gehirns (2)
- 1.3.2 Selbsttest Funktionsweise des Gehirns (2)
- 1.4 MNIST Datensatz
- 1.4 Selbsttest MNIST
- 1.5.1 Neuronale Netze: Aufbau (1)
- 1.5.1 Selbsttest Aufbau NN (1)
- 1.5.2 Neuronale Netze: Aufbau (2)
- 1.5.2 Selbsttest Aufbau NN (2)
- 1.6.1 Neuronale Netze: Lernen (1)
- 1.6.1 Selbsttest NN Lernen (1)
- 1.6.2 Neuronale Netze: Lernen (2)
- 1.6.2 Selbsttest NN Lernen (2)
- 1.7 Neuronale Netze: Lernen - Backpropagation
- 1.7 Selbsttest Backpropagation
- Freiwillige Übung 1 - Inhalte Woche 1 erklären
- Bonusaufgabe: Inhalte Woche 1 erklären
- Freiwillige Übung 2 - Backpropagation
- Bonusaufgabe: Backpropagation
- Exkurs: Mac Installation (grafisch)
- Exkurs: Mac Installation (cli - Homebrew Packet Manager)
- Exkurs: Windows Installation
- Exkurs: Linux Installation
- Lesematerial
Woche 2
- Willkommen in Woche 2
- 2.1 Wochenüberblick
- 2.1 Selbsttest Wochenüberblick
- Kurze Einführung in Google Colab
- 2.2 Einführung zu NumPy
- 2.2 Selbsttest NumPy
- 2.3 Einführung zu Matplotlib
- 2.3 Selbsttest Matplotlib
- 2.4 Laden und Bearbeiten von MNIST
- 2.4 Selbsttest Laden und Bearbeiten von MNIST
- 2.5 Einführung zu TensorFlow/Keras
- 2.5 Selbsttest TensorFlow/Keras
- 2.6 Aktivierungsfunktionen
- 2.6 Selbsttest Aktivierungsfunktionen
- 2.7 Implementierung eines neuronalen Netzes für MNIST
- 2.7 Selbsttest Implementierung neuronales Netz für MNIST
- 2.8 Aktivierungsfunktionen Praxis
- 2.8 Selbsttest Aktivierungsfunktionen Praxis
- 2.9 Was sind gute Daten?
- 2.9 Selbsttest Was sind gute Daten?
- Beschreibung der Übung
- Lesematerial
Woche 3
- Willkommen in Woche 3
- Zusatzinhalte aus Woche 2
- Zusatz: Nachtrag Woche 1
- 3.1 Wochenüberblick
- 3.2 Einführung in Computer Vision
- 3.2 Selbsttest Einführung in Computer Vision
- 3.3 Convolutional Layer
- 3.3 Selbsttest Convolutional Layer
- 3.4 Max-Pooling Layer
- 3.4 Selbsttest Max-Pooling Layer
- 3.5.1 Komplexe Layerstruktur
- 3.5.1 Selbsttest Komplexe Layerstruktur
- Nutzung der deeplearning2020 Python library
- 3.5.2 Praxis - Komplexe Layerstruktur
- 3.5.2 Selbsttest Praxis - Komplexe Layerstruktur
- 3.6.1 Loss Functions
- 3.6.1 Selbsttest Loss Functions
- 3.6.2 Praxis - Loss Functions
- 3.6.2 Selbsttest Praxis - Loss Functions
- 3.7.1 Optimizer
- 3.7.1 Selbsttest Optimizer
- 3.7.2 Praxis - Optimizer
- 3.7.2 Selbsttest Optimizer Praxis
- 3.8.1 Hyperparameter
- 3.8.1 Selbsttest Hyperparameter
- 3.8.2 Praxis Hyperparameter
- 3.8.2 Selbsttest Praxis - Hyperparameter
- 3.8.3 Hyperparameter - Tiefe des Netzes
- 3.8.3 Selbsttest Hyperparameter - Tiefe des Netzes
- Beschreibung der Übung
- Weitere Übungsmöglichkeiten
- Lesematerial
- Exkurs: Neuronales Netz von Scratch mit Python - Teil 1
- Exkurs: Neuronales Netz from Scratch mit Python - Teil 2
Woche 4
- Willkommen in Woche 4
- Wochenüberblick Woche 4
- 4.1.1 Wie optimiert man Hyperparameter?
- 4.1.1 Selbsttest Wie optimiert man Hyperparameter?
- 4.1.2 Wie optimiert man Hyperparameter? (Praxis)
- 4.1.2 Selbsttest Wie optimiert man Hyperparameter (Praxis)
- 4.2 Wie trainiert man mit wenig Bildern?
- 4.2 Selbsttest Wie trainiert man mit wenig Bildern?
- 4.3.1 Wie funktioniert Dropout?
- 4.3.1 Selbsttest Wie funktioniert Dropout?
- 4.3.2 Wie funktioniert Dropout? (Praxis)
- 4.3.2 Selbsttest Wie funktioniert Dropout? (Praxis)
- 4.4.1 Wie funktioniert Batch Normalization?
- 4.4.1 Selbsttest Wie funktioniert Batch Normalization?
- 4.4.2 Wie funktioniert Batch Normalization? (Praxis)
- 4.4.2 Selbsttest Wie funktioniert Batch Normalization? (Praxis)
- 4.5.1 Was ist Data Augmentation?
- 4.5.1 Selbsttest Was ist Data Augmentation?
- 4.5.2 Was ist Data Augmentation? (Praxis)
- 4.5.2 Selbsttest Was ist Data Augmentation? (Praxis)
- 4.5.3 Zusammenfassung Regularisierungstechniken
- 4.5.3 Zusammenfassung Regularisierungstechniken
- 4.6 Was ist Transfer Learning?
- 4.6 Selbsttest Was ist Transfer Learning?
- 4.7.1 Transfer Learning Implementierung
- 4.7.1 Selbsttest Transfer Learning Implementierung
- Exkurs - Exception, Aufbau eines aktuellen CNNs
- 4.7.2 Transfer Learning Implementierung (Praxis)
- 4.7.2 Selbsttest Transfer Learning Implementierung (Praxis)
- 4.8 Automated Machine Learning
- 4.8 Selbsttest Automated Transfer Learning
- 4.9 Aktuelle Computer Vision Probleme und Anwendungen
- Erinnerung an die Übung zu Woche 3 und 4
- Lesematerial
Abschlussprüfung und Exkurse
- Abschlussprüfung
- Exkurs: Long Short Term Memory
- Exkurs: Generative Adversarial Networks Teil 1
- Exkurs: Generative Adversarial Networks Teil 2
- Exkurs: Generative Adversarial Networks Teil 3
- Exkurs: Generative Adversarial Networks Teil 4
- Exkurs GAN - WGAN, WGAN-GP und Style-GAN
- Lösungen der Übungen
- Exkurs GAN - Code zum Exkurs
I like, I wish
- I like, I wish - was ist das?
- Umfrage zum Kursabschluss