Wie man mit kostenlosen Ressourcen in Deep Learning einsteigt: Ein praktischer Leitfaden

Deep Learning, als Kernbestandteil des Bereichs der künstlichen Intelligenz, verändert unser Leben und unsere Arbeit mit beispielloser Geschwindigkeit. Von selbstfahrenden Autos über medizinische Diagnostik bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind die Anwendungen von Deep Learning allgegenwärtig. Für Anfänger können jedoch sowohl die theoretischen Kenntnisse als auch die praktischen Anwendungen von Deep Learning etwas abschreckend wirken. Glücklicherweise gibt es im Internet eine Fülle kostenloser Ressourcen, die uns den Einstieg erleichtern können. Dieser Artikel basiert auf Diskussionen auf X/Twitter und stellt einen praktischen Leitfaden für den Einstieg in Deep Learning zusammen, der Ihnen hilft, von Grund auf die Kernkonzepte und -fähigkeiten von Deep Learning zu erlernen.

1. Die Grundlagen des Deep Learning verstehen

Bevor man sich in die Praxis vertieft, ist es wichtig, die grundlegenden Konzepte des Deep Learning zu verstehen. Wie @@techhybrindia betont, besteht KI nicht nur aus Daten und Algorithmen, sondern erfordert auch eine starke Rechenleistung. Deep-Learning-Modelle benötigen eine große Anzahl von GPU- oder TPU-Ressourcen sowie riesige Mengen an Speicher und hohe Rechenleistung, um trainiert zu werden. Daher ist das Verständnis dieser Hardware-Grundlagen entscheidend für das Verständnis des Umfangs und der Komplexität von Deep Learning.

Schlüsselkonzepte:

• Neuronale Netze (Neural Networks): Die Grundlage des Deep Learning, die die Verbindungsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmt.
• Tiefe (Depth): Bezieht sich auf die Anzahl der Schichten des neuronalen Netzes. Je mehr Schichten, desto komplexere Merkmale kann das Modell lernen.
• Backpropagation (Backpropagation): Der Kernalgorithmus zum Trainieren neuronaler Netze, der zum Aktualisieren der Gewichte im Netzwerk verwendet wird.
• Aktivierungsfunktionen (Activation Functions): Führen Nichtlinearität ein, sodass neuronale Netze komplexe Muster lernen können. Zum Beispiel ReLU, Sigmoid, Tanh usw.
• Verlustfunktionen (Loss Functions): Messen die Diskrepanz zwischen den Vorhersageergebnissen des Modells und den tatsächlichen Ergebnissen und werden zur Optimierung der Modellparameter verwendet. Zum Beispiel Mean Squared Error (MSE), Cross-Entropy Loss usw.
• Optimierer (Optimizers): Werden verwendet, um Modellparameter zu aktualisieren und den Wert der Verlustfunktion zu verringern. Zum Beispiel Gradient Descent, Adam, SGD usw.

Kostenlose Lernressourcen:

• Bücher:

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 teilten von MIT bereitgestellte kostenlose AI & ML Bücher, wobei 《Understanding Deep Learning》 eine sehr gute Einführungslektüre ist.
    • Understanding Deep Learning: Dieses Buch führt auf verständliche Weise in die verschiedenen Aspekte des Deep Learning ein, von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken.
    • Foundations of Machine Learning: Dieses Buch behandelt die grundlegenden Theorien des maschinellen Lernens und ist sehr hilfreich, um die Prinzipien des Deep Learning zu verstehen.
  • @@KirkDBorne empfahl 《Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI》 und 《Deep Learning Foundations and Concepts》. Diese beiden Bücher können Ihnen helfen, Deep Learning aus mathematischer Sicht zu verstehen.

• Online-Kurse:

  • @@shamimai1 empfahl von Google bereitgestellte kostenlose Kurse, wie z. B. „Understanding machine learning“ und „Introduction to Large Language Models“. Diese Kurse können Ihnen helfen, die grundlegenden Konzepte von Deep Learning und LLM schnell zu verstehen.
  • @@mehmetsongur_ teilte das Deep Learning Kursvideo von MIT, das auf Youtube angesehen werden kann. MIT Deep Learning Course## 2. Einrichten einer Deep-Learning-Umgebung

Um Deep Learning in der Praxis anzuwenden, müssen Sie zunächst eine geeignete Entwicklungsumgebung einrichten. Zu den gängigen Deep-Learning-Frameworks gehören TensorFlow und PyTorch.

Schritte:

1. Python installieren: Deep Learning wird hauptsächlich mit der Programmiersprache Python entwickelt. Es wird empfohlen, Python 3.6 oder höher zu installieren.
2. TensorFlow oder PyTorch installieren:
   • TensorFlow:

     pip install tensorflow
     # Wenn Ihr Computer eine NVIDIA-GPU hat und CUDA und cuDNN bereits installiert sind, können Sie die GPU-Version von TensorFlow installieren
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch:

     # Wählen Sie den entsprechenden Installationsbefehl basierend auf Ihrem Betriebssystem und Ihrer CUDA-Version aus, z. B.:
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Es wird empfohlen, die offizielle PyTorch-Website (https://pytorch.org/) zu besuchen, um die neuesten Installationsbefehle zu erhalten
     

3. Installieren Sie andere notwendige Bibliotheken: Zum Beispiel NumPy, Pandas, Matplotlib usw.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Verwenden Sie Jupyter Notebook oder Google Colab: Jupyter Notebook bietet eine interaktive Programmierumgebung, die sich sehr gut für Deep-Learning-Experimente und -Lernen eignet. Google Colab bietet kostenlose GPU-Ressourcen, mit denen Sie Deep Learning in der Cloud trainieren können.

3. Praktische Übung: Erstellen Sie Ihr erstes Deep-Learning-Modell

Theoretisches Lernen ist wichtig, aber noch wichtiger ist die praktische Übung. Im Folgenden finden Sie ein einfaches Beispiel, das Keras (die High-Level-API von TensorFlow) verwendet, um ein Deep-Learning-Modell für die Bildklassifizierung zu erstellen:

Schritte:1. Importieren der notwendigen Bibliotheken:

```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
import matplotlib.pyplot as plt
```

2. Laden des Datensatzes: Verwenden des in Keras integrierten MNIST-Datensatzes (handgeschriebene Ziffernbilder). python (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data() 3. Vorverarbeiten der Daten: Normalisieren der Bilddaten auf den Bereich 0-1. python x_train = x_train.astype("float32") / 255.0 x_test = x_test.astype("float32") / 255.0 4. Erstellen des Modells: Verwenden der Keras Sequential API, um ein einfaches CNN-Modell zu erstellen. python model = keras.Sequential( [ keras.Input(shape=(28, 28, 1)), layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"), layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"), layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)), layers.Flatten(), layers.Dropout(0.5), layers.Dense(10, activation="softmax"), ] ) model.summary() # Drucken der Modellstruktur 5. Kompilieren des Modells: Konfigurieren des Optimierers, der Verlustfunktion und der Bewertungsmetriken. python model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"]) 6. Trainieren des Modells: python batch_size = 128 epochs = 10 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1) 7. Evaluieren des Modells: python score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0) print("Test loss:", score[0]) print("Test accuracy:", score[1]) 8. Ergebnisse anzeigen python # Visualisierung einiger Vorhersageergebnisse des Testsets predictions = model.predict(x_test[:10]) predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions] ## 3. 构建你的第一个神经网络

让我们用 Python 和 TensorFlow/Keras 构建一个简单的神经网络，用于识别 MNIST 手写数字数据集。

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 MNIST 数据集 (Load the MNIST dataset)
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

# 数据预处理 (Data preprocessing)
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0

# 构建模型 (Build the model)
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax') # 10 个类别 (10 classes)
])

# 编译模型 (Compile the model)
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# 训练模型 (Train the model)
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 评估模型 (Evaluate the model)
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f'Loss: {loss}')
print(f'Accuracy: {accuracy}')

# 进行预测 (Make predictions)
predictions = model.predict(x_test)
import numpy as np
predicted_labels = [np.argmax(i) for i in predictions]

# 可视化预测结果 (Visualize the predictions)
plt.figure(figsize=(15, 5))
for i in range(10):
    plt.subplot(1, 10, i+1)
    plt.imshow(x_test[i], cmap='gray')
    plt.title(f"Predicted: {predicted_labels[i]}")
    plt.axis('off')
plt.show()

4. 深入学习：探索高级主题 (Deep Dive: Exploring Advanced Topics)

当你掌握了深度学习的基础知识后，可以开始探索一些高级主题，例如：(Once you have mastered the basics of deep learning, you can start exploring some advanced topics, such as:)

• 卷积神经网络 (CNNs): 用于图像处理和计算机视觉。(Convolutional Neural Networks (CNNs): Used for image processing and computer vision.)
• 循环神经网络 (RNNs): 用于处理序列数据，例如文本和时间序列。(Recurrent Neural Networks (RNNs): Used for processing sequence data, such as text and time series.)
• 长短期记忆网络 (LSTMs) 和 GRUs: 改进的 RNN 结构，能够更好地处理长期依赖关系。(Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) and GRUs: Improved RNN structures that can better handle long-term dependencies.)
• 生成对抗网络 (GANs): 用于生成新的数据，例如图像，音频和文本。(Generative Adversarial Networks (GANs): Used to generate new data, such as images, audio, and text.)
• Transformer 模型: 用于自然语言处理， 例如 BERT, GPT 等。(Transformer Models: Used for natural language processing, such as BERT, GPT, etc.)

免费学习资源：(Free Learning Resources:)

• 论文阅读: 阅读最新的深度学习论文，了解最新的研究进展。可以使用 Google Scholar 等搜索引擎查找论文。(Paper Reading: Read the latest deep learning papers to learn about the latest research progress. You can use search engines like Google Scholar to find papers.)
• 博客和教程: 有很多高质量的深度学习博客和教程，例如 TensorFlow 官网, PyTorch 官网, 机器学习算法工程师 等。(Blogs and Tutorials: There are many high-quality deep learning blogs and tutorials, such as the TensorFlow official website, the PyTorch official website, Machine Learning Algorithm Engineer, etc.)
• 开源项目: 阅读和参与开源的深度学习项目，例如 TensorFlow Models, PyTorch Examples 等。(Open Source Projects: Read and participate in open source deep learning projects, such as TensorFlow Models, PyTorch Examples, etc.)
• Transfer Learning: 如 @@DSWithDennis 指出，迁移学习可以加速深度学习模型的训练，你可以使用预训练的模型，例如 ResNet, VGG 等，并在其基础上进行微调，以适应你的特定任务。(Transfer Learning: As @@DSWithDennis pointed out, transfer learning can accelerate the training of deep learning models. You can use pre-trained models, such as ResNet, VGG, etc., and fine-tune them to suit your specific task.)

5. 注意事项和技巧 (Precautions and Tips)

• 坚持实践: 深度学习是一门实践性很强的学科，只有通过不断的实践才能真正掌握。(Persist in Practice: Deep learning is a very practical discipline, and you can only truly master it through continuous practice.)
• 善用调试工具: 如 @@humble_ulzzang 提到，从调试代码中学习可以比直接学习更有效果。(Make Good Use of Debugging Tools: As @@humble_ulzzang mentioned, learning from debugging code can be more effective than learning directly.)
• 关注最新进展: 深度学习领域发展迅速，要不断关注最新的研究进展。(Pay Attention to the Latest Developments: The field of deep learning is developing rapidly, and you should constantly pay attention to the latest research progress.)
• 参与社区: 加入深度学习社区，与其他学习者交流经验和知识。例如 TensorFlow Forum, PyTorch Discuss 等。(Participate in the Community: Join the deep learning community and exchange experiences and knowledge with other learners. For example, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss, etc.)
• 关注道德伦理: 在进行深度学习研究和应用时，要关注相关的伦理问题，例如数据隐私，算法公平性等。(Pay Attention to Ethics: When conducting deep learning research and applications, pay attention to related ethical issues, such as data privacy, algorithm fairness, etc.)

总结Deep Learning ist ein Feld voller Möglichkeiten und Herausforderungen. Durch die Nutzung kostenloser Ressourcen, den Aufbau einer geeigneten Entwicklungsumgebung und konsequentes Üben können Sie die Kernkonzepte und -fähigkeiten des Deep Learning beherrschen und sie auf reale Probleme anwenden. Ich hoffe, dieser Artikel hilft Ihnen, einen reibungslosen Einstieg in das Deep Learning zu finden und auf dem Weg der künstlichen Intelligenz immer weiter voranzukommen!