Machine Learning mit Python – KI und Deep Learning in 5 Webinaren erklärt
Ab dem 27.08. lernen Sie in fünf Webinaren, die Welt der künstlichen Intelligenz kennen. Von Machine Learning über neuronale Netze bis zu Deep Learning.
heise+ | PyTorch: Eigene Bildgenerierungs-KI mit Python bauen
Künstliche Intelligenz muss nicht kompliziert sein. Mit der PyTorch-Bibliothek bauen Sie Ihren eigenen KI-Bildgenerator in Python. Wir erklären, wie das geht.
heise+ | Wie Sie mit PyTorch ein neuronales Netz trainieren
Nur 100 Zeilen Python-Code definieren ein neuronales Netz, das selbstständig aus Daten lernt. Das KI-Framework PyTorch ist die ideale Basis für eigene Versuche.
heise+ | Grundlagen des maschinellen Lernens erklärt
Ein Beispiel mit linearer Regression veranschaulicht die Prinzipien maschinellen Lernens. Sie brauchen dafür nur etwas Python und die Bibliothek Scikit-Learn.
If you have the time, defer things with TODOs. Yes, that's the path to tech debt, that's why I started with "if...".
Write tests, positive and negative, before (TDD), meanwhile and after. As many as you can think of without straining. Real life will provide you with more. Integration tests, for each layers if possible.
Start writing with comments and or pseudocode. If the latter and your programming language is #Python, you're halfway there.