Foundations of Deep Learning

Die Serie „Foundations of Deep Learning“ besteht aus drei Kursen und bietet eine umfassende Einführung in das moderne Deep Learning. Der Abschnitt „Basics“ vermittelt zentrale Prinzipien wie die Architektur neuronaler Netze, Backpropagation, Optimierung und Regularisierung. Der Abschnitt „Architectures & Methodology“ behandelt spezialisierte Modelle wie CNNs, RNNs und Transformer. Der letzte Abschnitt „Advanced Topics“ stellt Themen wie generative Modelle, Schätzungen von Unsicherheiten und Hyperparameteroptimierung vor.