Deep Learning für Programmierer mit fastai und PyTorch

Vorwort

In kürzester Zeit hat sich Deep Learning zu einer weit verbreiteten Technik entwickelt, die Probleme in den Bereichen Computer Vision, Robotik, Gesundheitswesen, Physik, Biologie und darüber hinaus löst und automatisiert. Das Schöne am Deep Learning ist seine relative Einfachheit. Leistungsstarke Deep Learning Software wurde entwickelt, um den Einstieg schnell und einfach zu machen. In ein paar Wochen kannst du die Grundlagen verstehen und dich mit denTechniken vertraut machen.

Das eröffnet dir eine Welt der Kreativität. Du fängst an, es auf Probleme anzuwenden, für die es Daten gibt, und du fühlst dich wunderbar, wenn du siehst, wie eine Maschine Probleme für dich löst. Doch langsam spürst du, wie du dich einer riesigen Barriere näherst. Du hast ein Deep-Learning-Modell gebaut, aber es funktioniert nicht so gut, wie du gehofft hattest. Das ist der Zeitpunkt, an dem du die nächste Stufe erreichst: Du suchst und liest die neuesten Forschungsergebnisse zum Thema Deep Learning.

Es gibt jedoch ein umfangreiches Wissen über Deep Learning, hinter dem drei Jahrzehnte an Theorie, Techniken und Werkzeugen stehen. Wenn du dir einige dieser Forschungsarbeiten durchliest, wird dir klar, dass Menschen einfache Dinge auf wirklich komplizierte Weise erklären können. Wissenschaftler/innen verwenden in diesen Arbeiten Wörter und mathematische Bezeichnungen, die dir fremd erscheinen, und kein Lehrbuch oder Blogbeitrag scheint das nötige Hintergrundwissen, das du brauchst, auf verständliche ...