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

By: Carter, Thompson

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.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: B0GSRGMPQ3
• ISBN13: 9798249281144
• Release Date: March 2026
• Publisher: Independently Published
• Length: 264 Pages
• Weight: 0.79 lbs.
• Dimensions: 0.6" x 6.0" x 9.0"