Empfehlenswerte umfangreiche Kurse

• MIT Computational Thinking

  Genialer Kurs auf der Basis von Pluto Notebooks in Julia. Bietet einen praxisbasierten Einblick in viele wichtige Bereiche des Coding. Legt großen Wert auf experimentelles Erarbeiten von Verständnis.

• Guter Kurs zu NLP von UMass

  Gute und umfangreiche Einführung von den Grundlagen bis zum State of the Art, inklusive Praxiseinführung und Implementation von Transformern

CS685: Advanced Natural Language Processing

• Umfangreicher Kurs zur Einführung in DL von NYU (Canziani/LeCun)

Deep Learning

• DeepLearning.AI TensorFlow Developer Kurs (ehemals Tensorflow in practice) auf Coursera

  Sehr guter Praxiseinstieg. Notebookbasiert in Python, viele Hintergrundinfos duch die anderen (weniger praxisbasierten) deeplearning.ai Kurse von Andrew Ng.

DeepLearning.AI TensorFlow Developer

• Folgekurs: Bietet einen sehr guten Überblick in den Einstieg in die Entwicklung eigener Model-Architekturen, Custom-loops, loss functions und hyperparameter. Ist allerdings ein Rundumschlag, sodass bei mir im einzelnen der Wunsch nach etwas mehr Tiefe aufkam, gerade im bereich generative Algorithmen.

TensorFlow: Advanced Techniques

• Im Endeffekt sind alle deeplearning.ai Kurse empfehlenswert. Meine Studierenden mochten auch die Einführungskurse (AI for everyone), die ich etwas dünn fand. Da die Folgekurse, was mathematischen Tiefgang angeht eher zu viel, als zu wenig anbieten, gehe ich davon aus, dass sie im Einsteigerkurs niemanden verprellen wollten 😌

Deepmind Kurs Deep Learning - ein guter Überblick

DeepMind x UCL | Deep Learning Lectures | 1/12 | Intro to Machine Learning & AI

• Fast.ai Kurs + Framework von Jeremy Howard und USF. Sehr angewandter Kurs mit interessantem Lehransatz. Geht direkt in die Praxis über und ergänzt mit ziemlich tiefen Exkursen in die genauen Funktionsweisen.

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• zugehöriges digitales Buch als repo

fastai/fastbook

Praxisnahe Tutorials und Workshops