{"id":56370,"date":"2020-02-11T00:00:00","date_gmt":"2020-02-10T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/kak-energetik-izuchal-nejroseti-i-obzor-na-besplatnyj-kurs-udacity-intro-to-tensorflow-for-deep-learning"},"modified":"2020-02-18T14:04:38","modified_gmt":"2020-02-18T11:04:38","slug":"kak-energetik-izuchal-nejroseti-i-obzor-na-besplatnyj-kurs-udacity-intro-to-tensorflow-for-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/kak-energetik-izuchal-nejroseti-i-obzor-na-besplatnyj-kurs-udacity-intro-to-tensorflow-for-deep-learning","title":{"rendered":"Wie ein Elektriker neuronale Netze erforschte und eine \u00dcbersicht \u00fcber den kostenlosen Kurs \u201eUdacity: Einf\u00fchrung in TensorFlow f\u00fcr Deep Learning\u201c","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p>Mein ganzes bewusstes Leben war ich im Energiebereich t\u00e4tig (nein, es geht jetzt nicht um ein Getr\u00e4nk mit fragw\u00fcrdigen Eigenschaften). <\/p>\n<p>Ich habe mich nie wirklich f\u00fcr die Welt der Informationstechnologie interessiert, und selbst mit Matrizen konnte ich sie kaum auf einem Blatt Papier multiplizieren. Und ich brauchte das nie, um Ihnen ein wenig \u00fcber die Spezifika meiner Arbeit zu erz\u00e4hlen, kann ich eine wunderbare Geschichte teilen. Irgendwann bat ich meine Kollegen, eine Arbeit in Excel zu erledigen \u2013 es war schon die H\u00e4lfte des Arbeitstags vergangen, ich ging zu ihnen und sie sa\u00dfen da und summierten die Daten mit einem Taschenrechner, ja, ja, mit einem ganz normalen schwarzen Taschenrechner mit Tasten. Und von welchen neuronalen Netzen kann man da noch sprechen?.. Deshalb gab es bei mir nie besondere Anzeichen, in die Welt der IT einzutauchen. Aber, wie man so sch\u00f6n sagt: \u201eGut ist es da, wo wir nicht sind\u201c, meine Freunde haben mir ununterbrochen von Augmented Reality, neuronalen Netzen und Programmiersprachen (haupts\u00e4chlich von Python) vorgeschw\u00e4rmt.<\/p>\n<p>In der Theorie schien es ganz einfach zu sein, und ich entschied, warum nicht diese magische Kunst zu erlernen, um sie in meinem T\u00e4tigkeitsfeld anzuwenden.<\/p>\n<p>In diesem Artikel lasse ich meine Versuche aus, die Grundlagen von Python zu erlernen, und teile mit Ihnen meine Eindr\u00fccke von dem kostenlosen Kurs zu TensorFlow von Udacity.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie ein Elektriker neuronale Netze erforschte und eine \u00dcbersicht \u00fcber den kostenlosen Kurs \u201eUdacity: Einf\u00fchrung in TensorFlow f\u00fcr Deep Learning\u201c\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/d8955ee8fd84fe551521a7675f425073.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<h2> Einf\u00fchrung<\/h2>\n<p>\nZun\u00e4chst ist zu beachten, dass nach 11 Jahren im Energiebereich, wenn man alles wei\u00df und kann und sogar ein wenig mehr (in seinem Zust\u00e4ndigkeitsbereich), das Erlernen radikal neuer Dinge \u2013 einerseits st\u00fcrmischen Enthusiasmus ausl\u00f6st, andererseits aber in physischem Schmerz der \u201eZahnr\u00e4der im Kopf\u201c endet.<\/p>\n<p>Ich habe bis heute nicht alle grundlegenden Konzepte der Programmierung und des maschinellen Lernens vollst\u00e4ndig durchdrungen, daher sollte man mich nicht zu streng beurteilen. Ich hoffe, mein Artikel wird f\u00fcr Menschen wie mich, die mit Softwareentwicklung auf Kriegsfu\u00df stehen, interessant und n\u00fctzlich sein.<\/p>\n<p>Bevor ich zur Kurs\u00fcbersicht \u00fcbergehe, sei gesagt, dass f\u00fcr das Studium zumindest grundlegende Kenntnisse in Python erforderlich sind. Man kann ein paar B\u00fccher f\u00fcr Einsteiger lesen (ich habe sogar angefangen, einen Kurs bei Stepic zu belegen, aber ich habe ihn noch nicht abgeschlossen). <\/p>\n<p>Im TensorFlow-Kurs wird es keine komplexen Strukturen geben, aber es wird notwendig sein zu verstehen, wof\u00fcr Bibliotheken importiert werden, wie eine Funktion definiert wird und warum etwas in sie eingesetzt wird.<\/p>\n<h2> Warum TensorFlow und Udacity? <\/h2>\n<p>\nDas Hauptziel meines Lernens war der Wunsch, Fotos von Elementen elektrischer Anlagen mithilfe neuronaler Netze zu erkennen. <\/p>\n<p>Ich habe TensorFlow gew\u00e4hlt, weil ich von meinen Freunden davon geh\u00f6rt habe. Und wie ich verstanden habe, ist dieser Kurs recht beliebt.<\/p>\n<p>Ich habe versucht, mit dem offiziellen <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/tutorials\"> Tutorial <\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>zu beginnen und bin gleich auf zwei Probleme gesto\u00dfen.<\/p>\n<ul>\n<li>Es gibt viele Lernmaterialien, und sie sind durcheinander. Es war f\u00fcr mich sehr schwer, ein einigerma\u00dfen komplettes Bild zur L\u00f6sung der Aufgabe der Bilderkennung zu erstellen. <\/li>\n<li>Die meisten f\u00fcr mich ben\u00f6tigten Artikel sind nicht ins Russische \u00fcbersetzt. So kam es, dass ich in der Kindheit Deutsch gelernt habe und jetzt, wie viele sowjetische Kinder, weder Deutsch noch Englisch kann. Nat\u00fcrlich habe ich versucht, im Laufe meines Lebens Englisch zu lernen, aber es hat ungef\u00e4hr so geklappt wie auf dem Bild. <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Wie ein Elektriker neuronale Netze erforschte und eine \u00dcbersicht \u00fcber den kostenlosen Kurs \u201eUdacity: Einf\u00fchrung in TensorFlow f\u00fcr Deep Learning\u201c\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2020\/02\/44250d475745cf02ee7126e31f695c3b.jpg\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n<br \/>\nNachdem ich auf der offiziellen Website weitergeforscht habe, fand ich die Empfehlung, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/resources\/learn-ml\/basics-of-machine-learning\/\"> einen von zwei Online-Kursen<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>zu besuchen. Wie ich verstanden habe, war der Kurs bei Coursera kostenpflichtig, w\u00e4hrend der Kurs <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.udacity.com\/course\/intro-to-tensorflow-for-deep-learning--ud187\"> Udacity: Einf\u00fchrung in TensorFlow f\u00fcr Deep Learning<\/a><\/noindex> angeboten wurde \u201ekostenlos, also umsonst\u201c.<\/p>\n<h2> Inhalt des Kurses<\/h2>\n<p>\nDer Kurs besteht aus 9 Lektionen. <\/p>\n<p>Die erste Sektion ist eine Einf\u00fchrung, in der erkl\u00e4rt wird, wozu er grunds\u00e4tzlich ben\u00f6tigt wird.<\/p>\n<p>Lektion Nr. 2 war meine Lieblingslektion. Sie war einfach genug, um sie zu verstehen, und zeigte auch Wunder der Wissenschaft. Kurz gesagt, in dieser Lektion werden zus\u00e4tzlich zu den grundlegenden Informationen \u00fcber neuronale Netze gezeigt, wie man mit einem einfach geschichteten neuronalen Netzwerk die Aufgabe l\u00f6st, die Temperatur von Fahrenheit in Celsius umzurechnen.<\/p>\n<p>Das ist wirklich ein sehr anschauliches Beispiel. Ich sitze immer noch nachdenklich da und \u00fcberlege, wie ich eine \u00e4hnliche Aufgabe f\u00fcr die Elektrotechnik erfinden und l\u00f6sen kann.<\/p>\n<p>Leider blieb ich danach stehen, denn es ist ziemlich schwierig, unbekannte Dinge in einer fremden Sprache zu lernen. Ich wurde gerettet, indem ich auf Habrahabr <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/453482\/\">die \u00dcbersetzung dieses Kurses ins Russische<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>fand. Die \u00dcbersetzung wurde qualitativ durchgef\u00fchrt, die Colab-Notizen sind ebenfalls \u00fcbersetzt, daher habe ich anschlie\u00dfend sowohl in das Original als auch in die \u00dcbersetzung geschaut.<\/p>\n<p>Lektion Nr. 3 ist im Grunde eine \u00dcbertragung der Materialien des offiziellen TensorFlow-Tutorials. In dieser Lektion lernen wir mithilfe eines mehrschichtigen neuronalen Netzwerks, Bilder von Kleidung zu klassifizieren (Datensatz Fashion MNIST).<\/p>\n<p>Die Lektionen von Nr. 4 bis Nr. 7 sind ebenfalls eine Umstellung des Tutorials. Da sie jedoch gut strukturiert sind, ist es nicht notwendig, die Reihenfolge des Lernens selbst zu in Frage zu stellen. In diesen Lektionen wird kurz \u00fcber hochpr\u00e4zise neuronale Netze, dar\u00fcber, wie man die Genauigkeit des Trainings erh\u00f6ht und das Modell speichert, gesprochen. Dabei werden wir parallel die Aufgabe zur Klassifikation von Katzen und Hunden auf dem Bild l\u00f6sen.<\/p>\n<p>Die Lektion Nr. 8 stellt einen ganz eigenen Kurs dar, es gibt einen anderen Dozenten und der Kurs ist ziemlich umfangreich. Die Lektion ist den Zeitreihen gewidmet. Da mich das im Moment nicht interessiert, habe ich sie nur \u00fcberflogen.<\/p>\n<p>Abgeschlossen wird alles mit Lektion Nr. 9, die zur Teilnahme an einem kostenlosen Kurs zu TensorFlow Lite einl\u00e4dt.<\/p>\n<h2> Was mir gefallen hat und was nicht gefallen hat<\/h2>\n<p>\nIch fange mit den Pluspunkten an:<\/p>\n<ul>\n<li> Der Kurs ist kostenlos. <\/li>\n<li> Der Kurs ist zu TensorFlow 2. Einige B\u00fccher, die ich gesehen habe, und einige Kurse im Internet waren zu TensorFlow 1. Ich wei\u00df nicht, ob es einen gro\u00dfen Unterschied gibt, aber es ist sch\u00f6n, die aktuelle Version zu lernen. <\/li>\n<li> Die Dozenten im Video sind nicht nervig (obwohl sie in der russischen Version nicht so lebhaft lesen wie im Original). <\/li>\n<li> Der Kurs nimmt nicht viel Zeit in Anspruch.<\/li>\n<li> Der Kurs versetzt nicht in ein Gef\u00fchl von Traurigkeit und Ausweglosigkeit. Die Aufgaben im Kurs sind einfach und es gibt immer einen Hinweis in Form von Colab mit der richtigen L\u00f6sung, falls etwas unklar ist (und mir war gute H\u00e4lfte der Aufgaben unklar). <\/li>\n<li> Es ist nichts n\u00f6tig, um etwas zu installieren; alle Laborarbeiten des Kurses k\u00f6nnen im Browser durchgef\u00fchrt werden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nJetzt zu den Minuspunkten:<\/p>\n<ul>\n<li> Es gibt praktisch keine Kontrollmaterialien. Weder Tests noch Aufgaben, nichts, um das Verst\u00e4ndnis des Kurses irgendwie zu \u00fcberpr\u00fcfen. <\/li>\n<li> Nicht alle meine Notebooks funktionierten richtig. Meiner Meinung nach gab es in der dritten Lektion des urspr\u00fcnglichen Kurses auf Englisch einen Fehler in Colab, und ich wusste nicht, was ich damit machen sollte. <\/li>\n<li> Es ist bequem, nur am Computer zu schauen. Vielleicht habe ich nicht alles ganz verstanden, aber ich habe die Udacity-App auf meinem Smartphone nicht gefunden. Die mobile Version der Website ist nicht anpassungsf\u00e4hig, d.h. fast der gesamte Bildschirmbereich wird von dem Navigationsmen\u00fc eingenommen, aber um den Hauptinhalt zu sehen, muss man nach rechts scrollen, um ihn zu sehen. Auch das Video kann man auf dem Telefon nicht ansehen. Auf einem Bildschirm von etwas mehr als 6 Zoll kann man nichts richtig erkennen.<\/li>\n<li>Einige Dinge im Kurs werden mehrfach erl\u00e4utert, aber wirklich wichtige Dinge zu den eigentlichen verpackten Netzwerken werden nicht erkl\u00e4rt. Ich habe das globale Ziel eines Teils der \u00dcbungen nicht wirklich verstanden (zum Beispiel, wozu Max Pooling dient). <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2> Zusammenfassung<\/h2>\n<p>\nSie haben sicherlich schon erraten, dass kein Wunder geschehen ist. Nach dem Abschluss dieses kurzen Kurses kann man sich nicht wirklich damit auseinandersetzen, wie neuronale Netzwerke funktionieren.<\/p>\n<p>Nat\u00fcrlich konnte ich nach diesem Kurs mein Problem mit der Klassifizierung von Bildern von Schaltern und Tasten in Verteilungsanlagen nicht selbst l\u00f6sen. <\/p>\n<p>Aber insgesamt ist der Kurs n\u00fctzlich. Er zeigt, welche Dinge man mit TensorFlow machen kann und in welche Richtung man weitergehen sollte. <\/p>\n<p>Ich denke, ich sollte zun\u00e4chst die Grundlagen von Python lernen und B\u00fccher auf Russisch dar\u00fcber lesen, wie neuronale Netzwerke funktionieren, und dann erst mit TensorFlow beginnen.<\/p>\n<p>Abschlie\u00dfend m\u00f6chte ich meinen Freunden danken, dass sie mich dazu angeregt haben, den ersten Artikel auf \u201eHabr\u201c zu schreiben und mir bei der Gestaltung geholfen haben.<\/p>\n<p>P.S. Ich freue mich \u00fcber Ihre Kommentare und jede konstruktive Kritik.<br \/>\n<br \/>Quelle: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/487950\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0412\u0441\u044e \u0441\u0432\u043e\u044e \u0441\u043e\u0437\u043d\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0436\u0438\u0437\u043d\u044c, \u044f \u0431\u044b\u043b \u044d\u043d\u0435\u0440\u0433\u0435\u0442\u0438\u043a\u043e\u043c (\u043d\u0435\u0442, \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0440\u0435\u0447\u044c \u043d\u0435 \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0442\u043a\u0435 \u0441 \u0441\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438). \u042f \u043d\u0438\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e \u043d\u0435 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