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Der PyTorch-Bauplan|Thompson Carter

Der PyTorch-Bauplan : Von den Grundlagen neuronaler Netze bis hin zur Implementierung

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Overview

Neuronale Netze verstehen viele - aber nur wenige k nnen sie sauber implementieren, trainieren und produktionsreif deployen.

Dieses Buch schlie t genau diese L cke.

"Der PyTorch-Bauplan" f hrt Sie strukturiert von den mathematischen Grundlagen k nstlicher neuronaler Netze bis zur professionellen Umsetzung mit PyTorch.

Kein oberfl chlicher berblick.
Kein Copy-Paste ohne Verst ndnis.
Sondern ein klarer, technischer Bauplan f r echte Deep-Learning-Projekte.


Was Sie in diesem Buch lernen
  • Grundlagen neuronaler Netze verst ndlich erkl rt

  • 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

  • Datens tze vorbereiten und DataLoader effizient nutzen

  • GPU-Beschleunigung und Performance-Optimierung

  • Debugging und Modellinterpretation

  • Deployment und Export von Modellen


Vom Konzept zur echten Implementierung

Dieses Buch begleitet Sie Schritt f r 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 f r kleine Datens tze

  • Mini-End-to-End-Deep-Learning-Projekt

Alle Beispiele sind technisch pr zise, nachvollziehbar kommentiert und realit tsnah aufgebaut.


F r 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 m chten, ist dieses Buch Ihr technischer Leitfaden.

Bauen Sie Modelle systematisch.
Trainieren Sie effizient.
Implementieren Sie Deep Learning professionell - mit PyTorch.

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Details

  • ISBN-13: 9798249281144
  • ISBN-10: 9798249281144
  • Publisher: Independently Published
  • Publish Date: March 2026
  • Dimensions: 9 x 6 x 0.55 inches
  • Shipping Weight: 0.79 pounds
  • Page Count: 264

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