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Learning Python und mindestens 28 weitere Bücher for free
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Learning Python und mindestens 28 weitere Bücher for free

54
eingestellt am 13. Nov 2018Bearbeitet von:"jehado"
UPDATE 01.02.2019
seit ein paar Tagen gibt es wieder täglich ein kostenloses Buch zum Download; seit heute auch wieder die ganze Reihe.
Wer noch nicht zugeschnappt hat und noch was Nettes zum schmökern sucht, könnte hier glücklich werden.


Auf Packtpub gibt es eine Reihe von kostenfreien Büchern (in englischer Sprache) zu verschiedensten Bereichen der Programmierung, sehr viel in den Bereichen Python und Machine Learning.

Neben dem täglichen Angebot eines freien eBooks (?) gibt es eine Reihe von interessanten Titeln, etwa

Learning Python von Fabrizio Romano.

Habe ich mal exemplarisch rausgepickt. Die gedruckte Version ist bei Amazon für 48,13 € zu haben, allerdings ist dies nicht wirklich vergleichbar, da es sich hier "nur" um die PDF-Datei handelt.
amazon.de/Lea…712

Eine Registrierung ist auf der Seite notwendig, aber auch ganz sinnvoll, finde ich
Die übrigen Titel natürlich teilweise sehr speziell, aber vielleicht findet sich ja was für Euch.

Übersicht über die Titel
Free Big Data & Management eBooks
  • Hadoop Explained, Infos amazon.com
  • Practical Data Analysis Infos amazon.com
  • What you need to know about R
  • MySQL Database
  • SQL Server Integration Services Using Visual Studio 2005
  • R Deep Learning Essentials

Free Machine Learning eBooks
  • Building Machine Learning Systems with Python
  • What you Need to Know about Machine Learning
  • Machine Learning with R
  • Neuronal Network Programming with Java
  • Advanced Machiine Learning with Python
  • Getting Started with TensorFlow

--- Einschub Anfang
Hinweis zu einem interssanten Beitrag hier im Thread:
Weitere Quellen zu TensorFlow
mydealz.de/com…=12
--- Einschub Ende

Free Python Programming eBooks
  • Learning Python (siehe oben)
  • Mastering Python
  • What you need to know about Python
  • Advanced Machine Learning with Python (steht schon oben ...)
  • Learning OpenCV Computer Vision with Python
  • Raspberry Pi cookbook für Python Programmers

Free Mobile App Development eBooks
  • Android 5 Programming by Example
  • Android NDK
  • Android Security Cookbook
  • Swift Essentials
  • Mastering iOS Game Development
  • Xamarin Cross-Platform Development Cookbook

Free Web Development eBooks
  • Thinking in HTML
  • Thinking in CSS
  • Thinking in JavaScript
  • Angular JS Essentials
  • What you Need to Know About Node.ns
  • Practical Web Development
Zusätzliche Info
¨OUR PERMANENTLY FREE TITLES¨

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Beste Kommentare
Mehr als stackoverflow braucht man für python nicht

Und für die basics gibt es tutorials ohne ende im netz
Bearbeitet von: "Galoshi" 13. Nov 2018
@asiye91@yame@gemyd@Marc_Daniel@jehado@erdman@farming_machine@jojobrueck@Playerone1one

Ich fasse mal hier im Deal die Quellen bzw. Links zusammen, welche mir Tensoren und TensorFlow gut und verständlich erklären konnten.
Zum allgemeinen Grundverständnis, was ein Tensor überhaupt ist, kann ich folgende zwei Quellen aus medium.com empfehlen:
What’s the difference between a matrix and a tensor?
Learning AI if You Suck at Math — P4 — Tensors Illustrated (with Cats!)
An Interactive Node-Link Visualization of Convolutional Neural Networks (Absolute PFLICHT das mal gesehen zu haben! Auf der Site einfach bisschen runter scrollen zu den Demos!)

Glossare:
WILDML Artificial Intelligence, Deep Learning, and NLP
Deep Learning Glossary
Glossary of common Machine Learning, Statistics and Data Science terms (mein Favorit)

Getting Started with TensorFlow:
Ich habe damals mit Tutorials aus der Zeitschrift IX angefangen. In drei Ausgaben kamen drei verschiedene Tutorials raus. Sind auch alle auf Deutsch und sehr verständlich geschrieben. Empfehlen kann ich nur die ersten zwei Tutorials. Leider sind diese nicht kostenlos erhältlich.
Teil 1: Wie Programme lernen (Lineare Regression mit TensorFlow)
Teil 2: Zeichenerkennung (MNIST Datensatz)
Teil 3: Ich sehe was, … (Muss man nicht unbedingt gelesen haben...)
TensorFlow Tutorial For Beginners (Code Snippets sehr schön erklärt.)

Hier ein guter Beitrag, wie ich die Performance meines Modells noch weiter steigern kann:
How To Improve Deep Learning Performance

Interessante Blogs mit sehr aktuellen Forschungsthemen (z.B. Forecasting Time Series Data with CNNs):
machinelearningmastery.com (mit GRATIS eBook)
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (PFLICHT!)

DataLoader:
towardsdatascience.com/how…428 (Sehr schönes Tutorial wie man seinen eigenen Data Loader schreibt und verwendet.)
Tensorflow-input-pipeline (ein Git Repo mit einem fertigen DataLoader. Verwende ich zB. mit kleineren Anpassungen durchgehend für CNNs)

Convolutional Neural Networks:
Convolutional Neural Networks: Mayor of the Visionville (Grundlagen)
An Intuitive Guide to Deep Network Architectures (Inception Modules bzw. Multi-Scale-Mapping)
Convolutional Neural Networks in Python with Keras (Sehr schönes Tutorial wie man mit Keras einfach CNNs trainiert)
Deconvolution and Checkerboard Artifacts (Warum Deconvolution in CNNs Probleme bereiten -- Interaktiv und animiert!)
Batch normalization in Neural Networks (Warum man Batch Normalisation (BN) verwendet)

Optimierer:
Optimization techniques comparison in Julia: SGD, Momentum, Adagrad, Adadelta, Adam (Eine sehr gute Quelle mit Experimenten zwischen den vorgestellten Optimierern)

PCA - Hauptkomponentenanalyse:
Multivariate Datenanalyse - Hauptkomponentenanalyse (auf Deutsch und super erklärt!)

CNN Autoencoders:
Autoencoders — Introduction and Implementation in TF (mit Code)

Buchempfehlungen (Links zu Amazon!):
Einführung in TensorFlow: Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen (Sehr aktuell und Fokus liegt hier wirklich auf TensorFlow!)
Learning TensorFlow
Bearbeitet von: "Galoshi" 14. Nov 2018
jehado13.11.2018 22:10

Herrlich, ich hatte TensorFlow als Beispiel genannt, weil mir das wirklich …Herrlich, ich hatte TensorFlow als Beispiel genannt, weil mir das wirklich garnichts sagt Für einen schönen Einblick könnte es taugen, sagst Du. Naja, vielleicht schaue ich da mal am Wochenende rein.


Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg richtung deep learning eingeschlagen hab. Und bereue es keine sekunde.

Falls es auch dich packt kannst mir ja schreiben ... Habe literatur und quellen ohne ende.
Bearbeitet von: "Galoshi" 13. Nov 2018
Setsovor 2 m

Indem ich darauf hinweise sich in die Statistik einzuarbeiten. Bester Tipp …Indem ich darauf hinweise sich in die Statistik einzuarbeiten. Bester Tipp ever


Das kannst du bestimmt auch in nem anderen Ton und ohne Abwertung der Bemühungen eines anderen...
54 Kommentare
Mehr als stackoverflow braucht man für python nicht

Und für die basics gibt es tutorials ohne ende im netz
Bearbeitet von: "Galoshi" 13. Nov 2018
Hmm, sind jedoch nicht nur Python-Bücher.

Und um einen Einblick in andere Bereiche zu bekommen, schaue ich lieber in ein Buch statt in Tutorials im Web. Ich habe halt das Python-Buch als eines der verfügbaren eBooks ausgewählt. Mit "Getting Started with TensorFlow" hätte ich wahrscheinlich kaum jemanden hinter dem Ofen hervorgelockt
...
obwohl - gerade solche Titel sind dazu geeignet, einfach mal reinzulesen; vielleicht ist das ja doch ganz interessant.
jehado13.11.2018 21:55

Hmm, sind jedoch nicht nur Python-Bücher. Und um einen Einblick in andere …Hmm, sind jedoch nicht nur Python-Bücher. Und um einen Einblick in andere Bereiche zu bekommen, schaue ich lieber in ein Buch statt in Tutorials im Web. Ich habe halt das Python-Buch als eines der verfügbaren eBooks ausgewählt. Mit "Getting Started with TensorFlow" hätte ich wahrscheinlich kaum jemanden hinter dem Ofen hervorgelockt ...obwohl - gerade solche Titel sind dazu geeignet, einfach mal reinzulesen; vielleicht ist das ja doch ganz interessant.


Mag eventuell ein schöner einblick sein wie tensorflow grundlegend funktioniert, aber oftmals werden nur 0815 beispiele wie ein MLP für MNIST gezeigt . Geht es an das training von modellen mit eigenen datensatzen und eigenen dataloadern bringen solche Bücher nicht viel zu bei. Wenn ich sehe wie viele sich nur mit keras und nicht der low level API beschäftigen... Da muss ich echt den kopf schütteln.
Galoshi13.11.2018 22:06

Mag eventuell ein schöner einblick sein wie tensorflow grundlegend …Mag eventuell ein schöner einblick sein wie tensorflow grundlegend funktioniert, aber oftmals werden nur 0815 beispiele wie ein MLP für MNIST gezeigt . Geht es an das training von modellen mit eigenen datensatzen und eigenen dataloadern bringen solche Bücher nicht viel zu bei. Wenn ich sehe wie viele sich nur mit keras und nicht der low level API beschäftigen... Da muss ich echt den kopf schütteln.



Herrlich, ich hatte TensorFlow als Beispiel genannt, weil mir das wirklich garnichts sagt Für einen schönen Einblick könnte es taugen, sagst Du. Naja, vielleicht schaue ich da mal am Wochenende rein.
jehado13.11.2018 22:10

Herrlich, ich hatte TensorFlow als Beispiel genannt, weil mir das wirklich …Herrlich, ich hatte TensorFlow als Beispiel genannt, weil mir das wirklich garnichts sagt Für einen schönen Einblick könnte es taugen, sagst Du. Naja, vielleicht schaue ich da mal am Wochenende rein.


Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg richtung deep learning eingeschlagen hab. Und bereue es keine sekunde.

Falls es auch dich packt kannst mir ja schreiben ... Habe literatur und quellen ohne ende.
Bearbeitet von: "Galoshi" 13. Nov 2018
Bei mir ist da gar nichts kostenlos bzw. finde ich die genannten Bücher auch teilweise nicht. Was mach ich falsch?
jehadovor 15 m

Herrlich, ich hatte TensorFlow als Beispiel genannt, weil mir das wirklich …Herrlich, ich hatte TensorFlow als Beispiel genannt, weil mir das wirklich garnichts sagt Für einen schönen Einblick könnte es taugen, sagst Du. Naja, vielleicht schaue ich da mal am Wochenende rein.


Ich glaube ich habe sehr viel mehr Bücher auf packt kostenlos bekommen, da die lange ein kostenloses pro Tag hatten. Und die zu Themen die mich interessiert haben waren leider.. Alle sehr enttäuschend. Hört sich erstmal zu an (vom Titel) - danach war aber kaum was dahinter.
HansBlack13.11.2018 22:18

Bei mir ist da gar nichts kostenlos bzw. finde ich die genannten Bücher …Bei mir ist da gar nichts kostenlos bzw. finde ich die genannten Bücher auch teilweise nicht. Was mach ich falsch?


1. Bei Packtpub registrieren
2. Buch anklicken (claim my free eBook)
3. Unter myEbooks bei My eBooks auf das plus-Zeichen neben dem Titel klicken
4. auf das ensprechende Format klicken (z.B. PDF)

Bei einigen Titeln kommt die Meldung "Download your free eBook right here!", scheint aber gleichbedeutend mit claim my free eBook zu sein.
Galoshivor 16 m

Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg …Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg richtung deep learning eingeschlagen hab. Und bereue es keine sekunde.Falls es auch dich packt kannst mir ja schreiben ... Habe literatur und quellen ohne ende.



Mein Studium ist schon eine Weile her; bin schon lange im Job. Aber um was Neues zu lernen ist man nie zu alt. Ich habe es mal auf meine geistige to-do-Liste gesetzt für die Weihnachtsferien ... komme gegebenenfalls auf Dich zu.

Vielen Dank schonmal für das Angebot!
jehadovor 5 m

1. Bei Packtpub registrieren2. Buch anklicken (claim my free eBook)3. …1. Bei Packtpub registrieren2. Buch anklicken (claim my free eBook)3. Unter myEbooks bei My eBooks auf das plus-Zeichen neben dem Titel klicken4. auf das ensprechende Format klicken (z.B. PDF)Bei einigen Titeln kommt die Meldung "Download your free eBook right here!", scheint aber gleichbedeutend mit claim my free eBook zu sein.



Danke! Geht!
Bearbeitet von: "HansBlack" 13. Nov 2018
bedenkt, dass lesezeit auch kostbar ist. leider ist die bei den meisten packt-büchern eher verschwendet.
Jedesmal fall ich wieder drauf rein.
Kein bißchen von "One Down - Five To Go" o.ä.
Ich mag Packt. Jeden Tag gibt es ein interessantes Spezialbuch kostenlos. Von den Themen hab ich keine Ahnung, aber wenn mich mal was davon interessiert, hab ich schonmal etwas wo ich nachschauen kann.

Ab und an scheinen die täglichen Freebies sich zu wiederholen. Das fällt auf, wenn man es abgreift und es nicht ganz oben in der Liste steht. Ich hielt das erst für einen Fehler, aber wenn man den Titel sucht, sieht man, dass man es schonmal bekommen hat.

Das schöne an digitalen Sachen ist, dass die Sammlungen nicht im Haushalt sperrig herumliegen. Danke MyDealz, Danke Packt und vor allem Danke für den Deal!
Galoshi13.11.2018 21:49

Mehr als stackoverflow braucht man für python nicht Und für die basics g …Mehr als stackoverflow braucht man für python nicht Und für die basics gibt es tutorials ohne ende im netz



Thenewboston auf Youtube und für den Rest copy & paste from stackoverflow
Bearbeitet von: "Oddjob" 14. Nov 2018
scheint nicht zu funktionieren , habe mich registriert aber ich kann bei jedem Buch nur ein free sample bekommen
Galoshivor 2 h, 15 m

Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg …Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg richtung deep learning eingeschlagen hab. Und bereue es keine sekunde.Falls es auch dich packt kannst mir ja schreiben ... Habe literatur und quellen ohne ende.


Hey Galoshi, würde mich freuen wenn du mir die Literatur und Quellen zukommen lassen könntest.
Würde dir dann auch gerne noch eine Frage zu deep learning stellen.
Sehr fein. Allerdings komme ich nichtmal dazu einen von den 10000 free Kursen von Udemy mir anzuschauen weil ich einfach keine Zeit habe....
Galoshivor 8 h, 51 m

Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg …Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg richtung deep learning eingeschlagen hab. Und bereue es keine sekunde.Falls es auch dich packt kannst mir ja schreiben ... Habe literatur und quellen ohne ende.


Hätte durchaus Interesse. Kannst du mir Mal eine Nachricht schicken (kann noch keine senden)?
Danke.
Oddjob14. Nov 2018

Thenewboston auf Youtube und für den Rest copy & paste from …Thenewboston auf Youtube und für den Rest copy & paste from stackoverflow


You're hired!
Galoshi13.11.2018 22:06

Mag eventuell ein schöner einblick sein wie tensorflow grundlegend …Mag eventuell ein schöner einblick sein wie tensorflow grundlegend funktioniert, aber oftmals werden nur 0815 beispiele wie ein MLP für MNIST gezeigt . Geht es an das training von modellen mit eigenen datensatzen und eigenen dataloadern bringen solche Bücher nicht viel zu bei. Wenn ich sehe wie viele sich nur mit keras und nicht der low level API beschäftigen... Da muss ich echt den kopf schütteln.


Und was ist an Keras verkehrt? Deine Aussage qualifiziert dich nicht gerade als Experte auf diesem Gebiet, das sollte dir klar sein.
19409275-d3TaZ.jpg
Ich finde eine App zum lernen oftmals ganz gut und habe mit SoloLearn (Android) gute Erfahrungen gemacht. Da sind auch andere Module drin, wie SQL, R etc, außerdem komplett kostenlos! Ansonsten kann ich auch Datacamp online empfehlen für einen Einstieg in Python, das wird allerdings nach einer Einführung kostenpflichtig.
Galoshivor 15 h, 41 m

Mag eventuell ein schöner einblick sein wie tensorflow grundlegend …Mag eventuell ein schöner einblick sein wie tensorflow grundlegend funktioniert, aber oftmals werden nur 0815 beispiele wie ein MLP für MNIST gezeigt . Geht es an das training von modellen mit eigenen datensatzen und eigenen dataloadern bringen solche Bücher nicht viel zu bei. Wenn ich sehe wie viele sich nur mit keras und nicht der low level API beschäftigen... Da muss ich echt den kopf schütteln.


Meine Reden, gier auf MyDealz denken die Schnelldenker, ohh ich werde ein kostenloses Phyton, Java, C++/C'# Buch lesen und danach bin ich voll der Developer und programmiere in eine KI oder meine eigenen Spiele.

Bin jetzt fast 20 Jahre im Softwaredevelopment tätig, Phyton wurde wenn überhaupt zum Scripte benutzt, bei Embedded Systemen hatte ich mal C,C+/++,C# aber zu gefühlt 95% JAVA. In den letzten 14 Jahren bin ich in der Webentwicklung nur auf JAVA gestoßen, ich rede hier nicht nur von Frontend, sondern auch die ganzen backendsysteme die dahinter stehen.

Ich werfe mal in den Raum Problemorientiert und Objektorientiert
Bearbeitet von: "patapon" 14. Nov 2018
Galoshivor 11 h, 54 m

Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg …Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg richtung deep learning eingeschlagen hab. Und bereue es keine sekunde.Falls es auch dich packt kannst mir ja schreiben ... Habe literatur und quellen ohne ende.


Hey, kannst du dich mal bei mir melden? Ich habe Interesse an dem Thema, schon einen ML Kurs bei Coursera gemacht und suche noch gute Literatur zu dem Thema. Vielen Dank schon mal!
Galoshi13.11.2018 21:49

Mehr als stackoverflow braucht man für python nicht Und für die basics g …Mehr als stackoverflow braucht man für python nicht Und für die basics gibt es tutorials ohne ende im netz


bester kommentar. so ist es. die sprache ist so anspruchslos, man muss quasi gar nichts denken. die sprache taugt aber eh nur für absolute anfänger, denen scratch zu leicht ist
neuer1vor 4 m

bester kommentar. so ist es. die sprache ist so anspruchslos, man muss …bester kommentar. so ist es. die sprache ist so anspruchslos, man muss quasi gar nichts denken. die sprache taugt aber eh nur für absolute anfänger, denen scratch zu leicht ist


Danke für den Lacher :).
DerC4ptainvor 4 h, 23 m

Und was ist an Keras verkehrt? Deine Aussage qualifiziert dich nicht …Und was ist an Keras verkehrt? Deine Aussage qualifiziert dich nicht gerade als Experte auf diesem Gebiet, das sollte dir klar sein.


Ich bezeichne mich nicht als experte. Du hast in keras einfach nicht die selbe kontrolle über dein netz wie in der low level api. Aber das wusstest du bestimmt bereits...
Ich krieg ja immer die Krise mit der Zwangseinrückung, aber um schnell was zusammen zu hacken gibts nix besseres als Python und für jedes erdenkliche Problem meist schon was bei Pip.
Hej cool, sagt mal welche Programmiersprachen sollte man für die Zukunft beherrschen?
Schnäppchenjäger007vor 10 m

Hej cool, sagt mal welche Programmiersprachen sollte man für die Zukunft …Hej cool, sagt mal welche Programmiersprachen sollte man für die Zukunft beherrschen?


Minimum JAVA und die Grundlagen der Informatik solltest du ebenfalls beherrschen und damit ist nicht "nur" gemeint, dass du weißt was ein binärsystem ist.
dadoop explained! Mit handy getippt gell?
egghatvor 1 h, 33 m

Dadoop Exlained Wenn schon, denn schon



Hey, lasst mir doch meine Rechtschreibschwäche

Naja, wenns besser ist, korrigiere ich das mal im Deal. Hat aber doch relativ lange gedauert, bis es aufgefallen ist. Vielleicht auch, weil das nur wenigen etwas sagt.
Galoshivor 17 h, 55 m

Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg …Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg richtung deep learning eingeschlagen hab. Und bereue es keine sekunde.Falls es auch dich packt kannst mir ja schreiben ... Habe literatur und quellen ohne ende.



Hallo Galoshi,

bitte mir auch zukommen lassen. Kann dir privat noch nicht schreiben, da dafür extra neu einen Account erstellt! Danke schonmal!
github.com/tru…oop

Schnäppchenjäger007vor 2 h, 37 m

Hej cool, sagt mal welche Programmiersprachen sollte man für die Zukunft …Hej cool, sagt mal welche Programmiersprachen sollte man für die Zukunft beherrschen?


Java ist der beste Jobgarant, Python bringt richtig Kohle sofern dich auf BigData & Co spezialisierst. PHP ist auch nicht schlecht für den Einstieg und grad wieder etwas im kommen, aber Frontend und Web ist total übersättigt, so als Warnung. JavaScript ist das neue HTML.
Galoshivor 19 h, 3 m

Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg …Mich hat das thema so gepackt, dass ich nach dem studium den direkten weg richtung deep learning eingeschlagen hab. Und bereue es keine sekunde.Falls es auch dich packt kannst mir ja schreiben ... Habe literatur und quellen ohne ende.


Also ich wäre an deinem Wissensschatz interessiert ^^
@asiye91@yame@gemyd@Marc_Daniel@jehado@erdman@farming_machine@jojobrueck@Playerone1one

Ich fasse mal hier im Deal die Quellen bzw. Links zusammen, welche mir Tensoren und TensorFlow gut und verständlich erklären konnten.
Zum allgemeinen Grundverständnis, was ein Tensor überhaupt ist, kann ich folgende zwei Quellen aus medium.com empfehlen:
What’s the difference between a matrix and a tensor?
Learning AI if You Suck at Math — P4 — Tensors Illustrated (with Cats!)
An Interactive Node-Link Visualization of Convolutional Neural Networks (Absolute PFLICHT das mal gesehen zu haben! Auf der Site einfach bisschen runter scrollen zu den Demos!)

Glossare:
WILDML Artificial Intelligence, Deep Learning, and NLP
Deep Learning Glossary
Glossary of common Machine Learning, Statistics and Data Science terms (mein Favorit)

Getting Started with TensorFlow:
Ich habe damals mit Tutorials aus der Zeitschrift IX angefangen. In drei Ausgaben kamen drei verschiedene Tutorials raus. Sind auch alle auf Deutsch und sehr verständlich geschrieben. Empfehlen kann ich nur die ersten zwei Tutorials. Leider sind diese nicht kostenlos erhältlich.
Teil 1: Wie Programme lernen (Lineare Regression mit TensorFlow)
Teil 2: Zeichenerkennung (MNIST Datensatz)
Teil 3: Ich sehe was, … (Muss man nicht unbedingt gelesen haben...)
TensorFlow Tutorial For Beginners (Code Snippets sehr schön erklärt.)

Hier ein guter Beitrag, wie ich die Performance meines Modells noch weiter steigern kann:
How To Improve Deep Learning Performance

Interessante Blogs mit sehr aktuellen Forschungsthemen (z.B. Forecasting Time Series Data with CNNs):
machinelearningmastery.com (mit GRATIS eBook)
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (PFLICHT!)

DataLoader:
towardsdatascience.com/how…428 (Sehr schönes Tutorial wie man seinen eigenen Data Loader schreibt und verwendet.)
Tensorflow-input-pipeline (ein Git Repo mit einem fertigen DataLoader. Verwende ich zB. mit kleineren Anpassungen durchgehend für CNNs)

Convolutional Neural Networks:
Convolutional Neural Networks: Mayor of the Visionville (Grundlagen)
An Intuitive Guide to Deep Network Architectures (Inception Modules bzw. Multi-Scale-Mapping)
Convolutional Neural Networks in Python with Keras (Sehr schönes Tutorial wie man mit Keras einfach CNNs trainiert)
Deconvolution and Checkerboard Artifacts (Warum Deconvolution in CNNs Probleme bereiten -- Interaktiv und animiert!)
Batch normalization in Neural Networks (Warum man Batch Normalisation (BN) verwendet)

Optimierer:
Optimization techniques comparison in Julia: SGD, Momentum, Adagrad, Adadelta, Adam (Eine sehr gute Quelle mit Experimenten zwischen den vorgestellten Optimierern)

PCA - Hauptkomponentenanalyse:
Multivariate Datenanalyse - Hauptkomponentenanalyse (auf Deutsch und super erklärt!)

CNN Autoencoders:
Autoencoders — Introduction and Implementation in TF (mit Code)

Buchempfehlungen (Links zu Amazon!):
Einführung in TensorFlow: Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen (Sehr aktuell und Fokus liegt hier wirklich auf TensorFlow!)
Learning TensorFlow
Bearbeitet von: "Galoshi" 14. Nov 2018
Galoshi14.11.2018 19:03

@asiye91 @yame @gemyd @Marc_Daniel @jehado @erdman @farming_machine …@asiye91 @yame @gemyd @Marc_Daniel @jehado @erdman @farming_machine @jojobrueck @Playerone1one Ich fasse mal hier im Deal die Quellen bzw. Links zusammen, welche mir Tensoren und TensorFlow gut und verständlich erklären konnten.Zum allgemeinen Grundverständnis, was ein Tensor überhaupt ist, kann ich folgende zwei Quellen aus medium.com empfehlen:What’s the difference between a matrix and a tensor?Learning AI if You Suck at Math — P4 — Tensors Illustrated (with Cats!)An Interactive Node-Link Visualization of Convolutional Neural Networks (Absolute PFLICHT das mal gesehen zu haben! Auf der Site einfach bisschen runter scrollen zu den Demos!)Glossare:WILDML Artificial Intelligence, Deep Learning, and NLPDeep Learning GlossaryGlossary of common Machine Learning, Statistics and Data Science terms (mein Favorit)Getting Started with TensorFlow:Ich habe damals mit Tutorials aus der Zeitschrift IX angefangen. In drei Ausgaben kamen drei verschiedene Tutorials raus. Sind auch alle auf Deutsch und sehr verständlich geschrieben. Empfehlen kann ich nur die ersten zwei Tutorials. Leider sind diese nicht kostenlos erhältlich.Teil 1: Wie Programme lernen (Lineare Regression mit TensorFlow)Teil 2: Zeichenerkennung (MNIST Datensatz)Teil 3: Ich sehe was, … (Muss man nicht unbedingt gelesen haben...)TensorFlow Tutorial For Beginners (Code Snippets sehr schön erklärt.)Hier ein guter Beitrag, wie ich die Performance meines Modells noch weiter steigern kann:How To Improve Deep Learning PerformanceInteressante Blogs mit sehr aktuellen Forschungsthemen (z.B. Forecasting Time Series Data with CNNs):machinelearningmastery.com (mit GRATIS eBook)DataLoader:https://towardsdatascience.com/how-to-use-dataset-in-tensorflow-c758ef9e4428 (Sehr schönes Tutorial wie man seinen eigenen Data Loader schreibt und verwendet.)Tensorflow-input-pipeline (ein Git Repo mit einem fertigen DataLoader. Verwende ich zB. mit kleineren Anpassungen durchgehend für CNNs)Convolutional Neural Networks:Convolutional Neural Networks: Mayor of the Visionville (Grundlagen)An Intuitive Guide to Deep Network Architectures (Inception Modules bzw. Multi-Scale-Mapping)Convolutional Neural Networks in Python with Keras (Sehr schönes Tutorial wie man mit Keras einfach CNNs trainiert)Deconvolution and Checkerboard Artifacts (Warum Deconvolution in CNNs Probleme bereiten -- Interaktiv und animiert!)Batch normalization in Neural Networks (Warum man Batch Normalisation (BN) verwendet)Optimierer:Optimization techniques comparison in Julia: SGD, Momentum, Adagrad, Adadelta, Adam (Eine sehr gute Quelle mit Experimenten zwischen den vorgestellten Optimierern)PCA - Hauptkomponentenanalyse:Multivariate Datenanalyse - Hauptkomponentenanalyse (auf Deutsch und super erklärt!)CNN Autoencoders:Autoencoders — Introduction and Implementation in TF (mit Code)Buchempfehlungen (Links zu Amazon!):Einführung in TensorFlow: Deep-Learning-Systeme programmieren, trainieren, skalieren und deployen (Sehr aktuell und Fokus liegt hier wirklich auf TensorFlow!)Learning TensorFlow


herzlichen dank - hätte ich in dem umfang jetzt nicht erwartet
@Galoshi
Vielen vielen Dank für Deinen umfangreichen Beitrag. Ich habe diesen mit in die Dealbeschreibung genommen bzw verlinkt.
Ich hoffe, dass dies in Deinem Sinne ist. Falls nicht, sag eben Bescheid.
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