Description
Verstehen Sie, warum Deep Learning funktioniert: mathematische Grundlagen, Trainingsalgorithmen und Generalisierung neuronaler Netze, mit zahlreichen Übungsaufgaben und ausführlichen Lösungen. Wie lernen tiefe neuronale Netze, und warum funktionieren sie?Dieses Lehrbuch vermittelt einen mathematisch fundierten Zugang zum Deep Learning. Es behandelt den Aufbau neuronaler Netze, Backpropagation, automatische Differentiation und Gradientenverfahren sowie die Herausforderungen beim Training tiefer Netze.Weitere Schwerpunkte sind die Ausdruckskraft neuronaler Netze, universelle Approximation und Architekturen wie Convolutional Neural Networks, rekurrente Netze und Transformer. Besonderes Augenmerk gilt der Frage, warum Deep Learning funktioniert: Überparametrisierung, implizite Regularisierung und Generalisierung werden ebenso untersucht wie theoretische Modelle sehr breiter neuronaler Netze.Präzise Herleitungen und zahlreiche Übungsaufgaben mit ausführlichen Lösungen unterstützen das systematische Verständnis. Das Buch richtet sich insbesondere an Studierende der Mathematik und Informatik sowie an alle, die neuronale Netze nicht nur anwenden, sondern ihre mathematischen Grundlagen verstehen möchten. Lucien Sina ist Mathematiker, Informatiker, Pädagoge und vielseitiger Sachbuchautor. Er verbindet langjährige Erfahrung in Softwareentwicklung, Algorithmik und Didaktik mit der Fähigkeit, komplexe Inhalte klar und verständlich zu vermitteln. Als lizenzierter Fitnesstrainer arbeitet er seit über zwei Jahrzehnten mit Trainingslehre und Ernährung und vereint wissenschaftliche Erkenntnisse mit praktischer Erfahrung. In seinen Büchern - zu Informatik, Sport, Ernährung, Intelligenz, Psychologie, Hundeerziehung, Anti-Aging und weiteren Lebensthemen - legt er besonderen Wert auf Verständlichkeit, klare Struktur und unmittelbare Umsetzbarkeit. Seine Werke richten sich an Leser, die fundiertes Wissen suchen, das sowohl theoretisch solide als auch alltagstauglich ist.
