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Einführung in die Grundlagen des Deep Learning für Leser ohne große Vorkenntnisse. Viele Beispiele mit interessanten Vorteilen von Deep Learning. Die Programmierung erfolgt in Python.

 

Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens. Literatur zu Deep Learning ist bisher eher selten besprochen worden. A.W. Trask (ID-A 7/20) setzt an dem Mathematikunterricht der Oberstufe von Gymnasien an und zeigt, wie künstliche neuronale Netze aufgebaut werden, die Bilder erkennen und natürliche Sprache verarbeiten können, D. Osinga (ID-G 17/19) führt gut in Konzepte des Deep Learning auch im nichtkommerziellen Bereich ein. Das Buch hier stützt sich auf die Sprache Python und führt mit einfachen Beispielen in die Grundlagen von Deep Learning ein. Gut hingewiesen wird auf eventuelle Missbrauchs-, Betrugs- und Abwehrmöglichkeiten. Am Anfang steht der Entwurf eines einfachen neuronalen Netzes und die Vorteile, die Deep Learning beim Tempo der Datenverarbeitung, beim kontinuierlichen Lernen, bei der Übertragung von Wissen und bei simplen Komplettlösungen bringt. Sehr interessant sind bei den Anwendungen die Ausführungen über automatisch erzeugte Musik. Höhepunkte finden sich am Ende im Top-Ten-Teil, u.a. mit den zehn unverzichtbaren Tools für Deep Learning.