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Learning, Innovation, Leitung

Setzen Sie Ihren Einstieg in Deep Learning fort. Entdecken Sie Lernressourcen zu KI, beschleunigtem Computing und beschleunigter Datenwissenschaft.

Mehr über Deep Learning erfahren

Steigen Sie in Deep Learning ein – mit diesem neuen Buch von Magnus Ekman von NVIDIA.

Deep Learning lernen ist ein vollständiger Leitfaden für Deep Learning. Dieses Buch beleuchtet sowohl die Kernkonzepte als auch die praktischen Programmiertechniken, die für den Erfolg erforderlich sind, und ist ideal für Entwickler, Datenwissenschaftler, Analysten und andere geeignet – auch ohne vorherige Erfahrung mit maschinellem Lernen oder Statistik. Das Buch bietet prägnante, gut kommentierte Codebeispiele mit TensorFlow mit Keras. Mit entsprechenden PyTorch-Beispielen, die online zur Verfügung gestellt werden, deckt das Buch die beiden dominierenden Python-Bibliotheken ab, die für Deep Learning in Industrie und Wissenschaft verwendet werden.

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Erfahren Sie mehr über den Autor Magnus Eklam

Lernen Sie den Autor kennen: Magnus Ekman

Director of Architecture, NVIDIA

Video: Einführung in Deep Learning auf der GTC 2021-Konferenz vorgestellt

Sehen Sie sich Magnus' Einführung in Deep Learning bei der NVIDIA GTC21 an

Codebeispiele erkunden

Empfohlene Leseliste

Deep Learning (adaptive Berechnung und maschinelles Lernen)

von Ian Goodfellow, Yoshua Bengio und Aaron Courville

Sehnsucht nach maschinellem Lernen

von Andrew Ng

Deep Learning mit Python

von François Chollet

Raytracing-Schätze II

von Adam Marrs, Peter Shirley und Ingo Wald

Programmierung massiv paralleler Prozessoren: Ein praktischer Ansatz

von David B. Kirk und Wen-mei W. Hwu

Parallele Programmierung: Konzepte und Praxis

von Bertil Schmidt Jorge Gonzalez-Dominguez, Christian Hundt und Moritz Schlarb

Professionelle CUDA C-Programmierung

von John Cheng, Max Grossman und Ty McKercher

Robotik, Vision und Steuerung

von Peter Corke

NVIDIA Research

Bahnbrechende Technologie beginnt genau hier bei den weltweit führenden Forschern. Entdecken Sie verschiedene Forschungsaktivitäten in den Bereichen KI, Deep Learning, Robotik, Hochleistungsrechnen, Computergrafik und mehr.

Weitere Informationen

Deep-Learning-Programme für Instruktoren

Pädagogenprogramme und
Teaching Kits

NVIDIA DLI bietet Kursmaterialien für Dozenten als Download und kostenlose Online-Schulungen für Studierende im selbstbestimmten Tempo über die DLI Teaching Kits an. Außerdem können sich Dozenten über das University Ambassador Program zertifizieren lassen, um DLI-Workshops auf dem Campus geben zu können.

Weitere Informationen

Technikschulungen

Student, der an einem Onlinekurs teilnimmt

Onlinekurse im selbstbestimmten Tempo

Workshops – Live, virtuell, mit Schulungsleitern

Noch Fragen?

Erkundigen Sie sich über die Services des NVIDIA Deep Learning Institute.

Nutzen Sie bei technischen Fragen die NVIDIA-Entwicklerforen.

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Eine Deep-Learning-Schulungseinheit von Magnus Ekman

NVIDIA GTC 21-Deep-LearningSchulung

Magnus führt eine kurze Schulungseinheit zum Thema Deep Learning durch. Diese Präsentation ist eine großartige Vorschau auf Themen, die Magnus in seinem Buch „Deep Learning lernen“ (LDL) behandelt. Der Vortrag beginnt mit einer übergeordneten Beschreibung der in LDL behandelten Themen. Es geht dann weiter zu einer detaillierteren Beschreibung einiger Inhalte in den ersten Kapiteln, einschließlich Programmierbeispielen. Es schließt mit einem Überblick über eine komplexere Anwendung, ein Bildunterschriftennetzwerk, das Textbeschreibungen von Bildern generiert. Dieses Bildunterschriftennetzwerk steht im Mittelpunkt eines der letzten Programmierbeispiele in LDL und gibt einen Vorgeschmack auf die Art von Fähigkeiten, die Sie nach dem Lesen des Buches beherrschen werden.

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Beispielcodes von GitHub

Entdecken Sie weitere Codebeispiele des Autors. Das „Deep Learning lernen“-GitHub-Repository enthält Python-Dateien für alle Codebeispiele, die im Buch enthalten sind. Das Repository enthält auch gut dokumentierte Jupyter-Notizbücher, mit denen Sie jedes Beispiel interaktiv durchgehen können. Viele der Codebeispiele basieren auf dem TensorFlow DL-Framework, dem Framework, das im gedruckten Buch gelehrt wird. Für Leser, die daran interessiert sind, das PyTorch DL-Framework anstelle von (oder zusätzlich zu) TensorFlow zu erlernen, enthält das Repository auch PyTorch-Versionen dieser Beispiele. Die Jupyter-Notebooks enthalten detaillierte Beschreibungen der PyTorch-Konstrukte, auf einer ähnlichen Detailebene, wie TensorFlow im Buch beschrieben wird.

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Magnus Ekman