KI-Wissensdatenbank
Expertenwissen zu Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen
Neuronale Netze verstehen
Grundlagen und fortgeschrittene Konzepte neuronaler Netze, einschließlich Backpropagation, Aktivierungsfunktionen und Netzwerkarchitekturen.
Neuronale Netze verstehen
Umfassender Leitfaden zu neuronalen Netzen, von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Architekturen und Optimierungstechniken.
Behandelte Themen:
- Backpropagation-Algorithmus
- Aktivierungsfunktionen
- Convolutional Neural Networks
- Hyperparameter-Tuning
Natural Language Processing
Moderne NLP-Techniken, von Tokenisierung bis zu Transformer-Modellen, mit praktischen Anwendungen in der Textverarbeitung.
Natural Language Processing
Detaillierter Leitfaden zu NLP-Technologien, inklusive BERT, GPT und praktischen Implementierungen für Sprachverarbeitung.
Behandelte Themen:
- Tokenisierung & Embeddings
- Transformer-Architektur
- BERT & GPT Modelle
- Sentiment-Analyse
Computer Vision Grundlagen
Einführung in Computer Vision mit CNNs, Bildklassifikation und Objekterkennung für praktische KI-Anwendungen.
Computer Vision Grundlagen
Praktischer Leitfaden für Computer Vision mit Fokus auf CNNs, Bildverarbeitung und moderne Objekterkennungsverfahren.
Behandelte Themen:
- Convolutional Neural Networks
- Bildklassifikation
- Objekterkennung (YOLO, R-CNN)
- Transfer Learning
Reinforcement Learning
Verstärkungslernen von Grund auf: Q-Learning, Policy Gradients und Deep Reinforcement Learning für autonome Systeme.
Reinforcement Learning
Ausführlicher Guide zu Reinforcement Learning mit praktischen Beispielen, von klassischen Algorithmen bis zu Deep RL.
Behandelte Themen:
- Q-Learning & SARSA
- Policy Gradients
- Deep Q-Networks (DQN)
- Actor-Critic Methoden
MLOps & Modell-Deployment
Best Practices für ML-Operationen: Von der Modellentwicklung über Deployment bis zur Produktions-Überwachung.
MLOps & Modell-Deployment
Kompletter Leitfaden zu MLOps mit Fokus auf CI/CD für ML, Modell-Versionierung und automatisierte Monitoring-Strategien.
Behandelte Themen:
- CI/CD für ML-Modelle
- Modell-Versionierung
- A/B-Testing & Monitoring
- Produktions-Deployment
Empfohlene Fachliteratur für KI-Lernende
Expertenwissen aus hochwertigen Fachbüchern zur Künstlichen Intelligenz
Deep Learning Grundlagen
Einsteiger bis FortgeschrittenFundierte Einführung in Deep Learning mit praktischen Anwendungen und mathematischen Grundlagen
Empfohlene Fachliteratur
Deep Learning
Neural Networks and Deep Learning
Deep Learning with Python
Hands-On Machine Learning
Natural Language Processing
FortgeschrittenUmfassende Ressourcen zu NLP-Technologien und modernen Sprachmodellen
Empfohlene Fachliteratur
Speech and Language Processing
Natural Language Processing with Python
Transformers for NLP
NLP with Transformers
Computer Vision
FortgeschrittenFachbücher zu Bildverarbeitung, CNNs und modernen Vision-Anwendungen
Empfohlene Fachliteratur
Computer Vision: Algorithms and Applications
Deep Learning for Computer Vision
Programming Computer Vision with Python
Multiple View Geometry
Reinforcement Learning
Experten-LevelVerstärkungslernen für autonome Systeme und intelligente Agenten
Empfohlene Fachliteratur
Reinforcement Learning: An Introduction
Deep Reinforcement Learning Hands-On
Grokking Deep Reinforcement Learning
Algorithms for RL
KI-Mathematik & Statistik
GrundlagenMathematische Grundlagen für Machine Learning und Data Science
Empfohlene Fachliteratur
Mathematics for Machine Learning
The Elements of Statistical Learning
Pattern Recognition and ML
Information Theory
MLOps & Production
PraxisBest Practices für ML in der Produktion und operatives KI-Management