[Mllab] GitHub - iamtrask/Grokking-Deep-Learning: this repository accompanies my forthcoming book "Grokking Deep Learning"
Vielleicht was für uns dabei, um den DL-Zettel mal anders zu machen? In the book, each lesson builds a neural component *from scratch* in #NumPy Each *from scratch* toy code example is in the Github below. https://github.com/iamtrask/Grokking-Deep-Learning -- Prof. Dr. Jochen Garcke garcke@ins.uni-bonn.de jochen.garcke@scai.fraunhofer.de phone: +49-228 73 60451 phone: +49-2241 14 2286 http://garcke.ins.uni-bonn.de http://scai.fraunhofer.de/ndv Universität Bonn Fraunhofer-Institut SCAI Institute for Numerical Simulation Numerical Data-Driven Prediction Endenicher Allee 19b Schloss Birlinghoven 53115 Bonn, Germany 53754 Sankt Augustin, Germany
Dieser zweite Teil von fast.ai geht auch in die Richtung und ist vor Kurzem erschienen: https://course.fast.ai/part2 Als generelles Vorlesungsmaterial habe ich gestern noch die Bücher Foundations of Machine Learning. Mehryar Mohri et al Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David. gefunden. Beide online kostenfrei einsehbar. On 16.07.19 11:46, Jochen Garcke wrote:
Vielleicht was für uns dabei, um den DL-Zettel mal anders zu machen?
In the book, each lesson builds a neural component *from scratch* in #NumPy Each *from scratch* toy code example is in the Github below.
-- Jannik Schürg Address: INS 1.046, Endenicher Allee 19b, 53115 Bonn Tel.: +49 228 73-69753
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