Ich werde Ihnen Deep Learning in PyTorch beibringen

1. Grundlagen von OpenCV.
2. Grundlagen von PyTorch.
3. Grundlagen von Numpy
4. Einführung Matplotlib
5. Mathematische Grundlagen für Deep Learning
6. Was ist ein ANN
7. Was ist DNN
8. Was ist ein CNN
9. Grundlegende Aktivierungsfunktionen
10. Grundlegende Optimierer
11. Erstellen des ersten neuronalen Netzwerks nur mit Python und Numpy.
12. Regressionen
13. Erstellen des ersten neuronalen Netzwerks mit PyTorch .
14. Projekt 1, 2, 3 – Erstellen eines neuronalen Netzwerks (KNN) zur Lösung des linearen Regressionsproblems
15. Klassifikationen
16. Projekt 4,5 - zur Klassifizierung
17. Projekt 6 – Erstellen eines neuronalen Netzwerks zur Erkennung handgeschriebener Ziffern
18. Ein besseres Verständnis von CNN
19. Projekt 7 – Erstellen eines CNN zur Erkennung handgeschriebener Ziffern
20. Weitere Aktivierungsfunktionen
21. Weitere Optimierer
22. Mehr zum Convolutional Neural Network
23. Projekt 8, 9, 10 – Modeerkennung, Objekterkennung und Klassifizierung von Katzen und Hunden
24. Umgang mit Overfitting und Datenerweiterung
25. Transferlernen
26. Projekt 11, 12, 13 – Multi-Klassifizierer mit TL
27. Verarbeitung natürlicher Sprache
28. Projekt 14, 15, 16 – Projekte mit NLP
29. Zeitreihen, Sequenzen, Vorhersagen (CNN, RNN, LSTM)
30. Projekt 17, 18, 19, 20
31. Generative Adversarial Networks (GAN)
32. Projekte 21, 22, 23
33. LLM & Transformator
34. Projekte 24, 25, 26
35. Einsatz
36. Webentwicklung mit FastAPI und Integration der Deep Learning-App in die Web-App.

---------- Und mehr.