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Lernreise

Kapitel 0 – Grundlagen der KI

Kapitelstart 0.1 Was ist Intelligenz?0.2 Was Intelligenz nicht ist 0.3 Was ist KI?0.4 Was KI nicht ist 0.5 Geschichte der KI 0.6 Lernen allgemein 0.7 Modelle 0.8 Warum das wichtig ist

Kapitel 1 – Lernen & Machine Learning

Kapitelstart 1.1 Was bedeutet Lernen?1.2 Daten & Datensätze 1.3 Features 1.4 Labels 1.5 Modelle 1.6 Training 1.7 Fehler 1.8 Supervised Learning 1.9 Unsupervised Learning 1.10 Reinforcement Learning 1.11 Overfitting 1.12 Underfitting 1.13 Generalisierung

Kapitel 2 – Künstliches Neuron

Kapitelstart Biologie & Historie Vom biologischen zum künstlichen Neuron Aufbau eines Neurons Mathematik Aktivierungsfunktionen Beispiele Playground

Kapitel 3 – Single Layer Perceptron

Kapitelstart Motivation Entscheidungsgrenzen AND / OR / XOR Training Visualisierung

Später

Kapitel 4 – MLP

Kapitel 5 – Training neuronaler Netze

Kapitel 6 – CNN

Kapitel 7 – GPU & CUDA

Kapitel 8 – RNN / LSTM / GRU

Kapitel 9 – Attention

Kapitel 10 – Transformer

Kapitel 11 – GPT

Kapitel 12 – Fine-Tuning

Kapitel 13 – Eigenes LLM

AI-Lab System

GPU Monitor

Live-Monitoring GPU. Später nutzen wir diese Daten für Training, und das lokales KI-Lab.

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