{"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\/novosti-interneta\/kak-energetik-izuchal-nejroseti-i-obzor-na-besplatnyj-kurs-udacity-intro-to-tensorflow-for-deep-learning","title":{"rendered":"Wie ein Ingenieur neuronale Netzwerke entdeckte und ein \u00dcberblick \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 Ingenieur (nein, ich spreche nicht von einem Energydrink mit fragw\u00fcrdigen Eigenschaften). <\/p>\n<p>Ich hatte nie besonders Interesse an der Welt der Informationstechnologie, und selbst Matrizen k\u00f6nnte ich wahrscheinlich nicht auf einem Blatt Papier multiplizieren. Das war f\u00fcr mich auch nie n\u00f6tig. Um Ihnen ein wenig \u00fcber die Besonderheiten meiner Arbeit zu erz\u00e4hlen, kann ich eine wunderbare Geschichte teilen. Ich bat einmal meine Kollegen, eine Arbeit in Excel zu erledigen \u2013 sie sa\u00dfen einen halben Arbeitstag lang und summierten die Daten mit einem Taschenrechner, ja, genau, mit einem ganz normalen schwarzen Taschenrechner mit Tasten. Und nach so etwas kann man doch nicht \u00fcber neuronale Netzwerke reden, oder?.. Daher hatte ich nie besondere Voraussetzungen, um in die IT-Welt einzutauchen. Aber, wie man sagt, \u201ewo wir nicht sind, ist es besser\u201c, meine Freunde haben mir alles \u00fcber Augmented Reality, neuronale Netzwerke und Programmiersprachen (vor allem \u00fcber Python) ins Ohr gefl\u00fcstert.<\/p>\n<p>Es sah auf den ersten Blick ziemlich einfach aus, und ich dachte mir, warum nicht dieses magische Handwerk erlernen, um es in meinem Bereich anzuwenden.<\/p>\n<p>In diesem Artikel lasse ich meine Versuche, die Grundlagen von Python zu meistern, au\u00dfen vor und teile meine Eindr\u00fccke von dem kostenlosen TensorFlow-Kurs von Udacity.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Wie ein Ingenieur neuronale Netzwerke entdeckte und ein \u00dcberblick \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 sollte erw\u00e4hnt werden, dass nach 11 Jahren in der Energiewirtschaft, wo man alles wei\u00df und machen kann, und sogar ein wenig mehr (gem\u00e4\u00df seinen Pflichten), das Lernen v\u00f6llig neuer Dinge \u2013 einerseits einen enormen Enthusiasmus ausl\u00f6st, andererseits aber auch zu k\u00f6rperlichen Schmerzen in den 'Zahnrad' des Gehirns f\u00fchrt.<\/p>\n<p>Ich bin mir immer noch nicht \u00fcber alle grundlegenden Konzepte der Programmierung und des maschinellen Lernens im Klaren, daher sollte man mich nicht zu streng beurteilen. Ich hoffe, mein Artikel ist f\u00fcr \u00e4hnliche Menschen wie mich interessant und n\u00fctzlich \u2013 diejenigen, die von der Softwareentwicklung weit entfernt sind.<\/p>\n<p>Bevor ich zum Kurs\u00fcberblick \u00fcbergehe, m\u00f6chte ich sagen, dass f\u00fcr das Studium zumindest Grundkenntnisse in Python erforderlich sind. Man kann ein paar B\u00fccher f\u00fcr Einsteiger lesen (ich habe auch begonnen, einen Kurs auf Stepic zu besuchen, aber habe ihn noch nicht vollst\u00e4ndig abgeschlossen). <\/p>\n<p>Im TensorFlow-Kurs wird es keine komplizierten Konstruktionen geben, aber es wird notwendig sein, zu verstehen, warum 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>\nMein Hauptziel beim Lernen ist es, Fotos von Komponenten von Elektroinstallationen mithilfe von neuronalen Netzen zu erkennen. <\/p>\n<p>Ich habe mich f\u00fcr TensorFlow entschieden, weil ich von Freunden davon geh\u00f6rt habe. Und soweit ich verstanden habe, ist dieser Kurs ziemlich 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 sofort auf zwei Probleme gesto\u00dfen.<\/p>\n<ul>\n<li>Es gibt viele Lehrmaterialien, aber sie sind chaotisch. Es war sehr schwierig f\u00fcr mich, auch nur ein halbwegs koh\u00e4rentes Bild zur L\u00f6sung des Problems der Bilderkennung zu erstellen. <\/li>\n<li>Die meisten Artikel, die ich ben\u00f6tige, sind nicht ins Russische \u00fcbersetzt. So kam es, dass ich in meiner Kindheit Deutsch gelernt habe und jetzt, wie viele sowjetische Kinder, weder Deutsch noch Englisch beherrsche. Nat\u00fcrlich habe ich versucht, im Laufe meines Lebens Englisch zu lernen, aber es ist \u00e4hnlich gelaufen wie auf dem Bild. <\/li>\n<\/ul>\n<p>\n<img decoding=\"async\" alt=\"Wie ein Ingenieur neuronale Netzwerke entdeckte und ein \u00dcberblick \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, habe ich die Empfehlung gefunden, einen der beiden Online-Kurse zu absolvieren. <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/resources\/learn-ml\/basics-of-machine-learning\/\"> einen der beiden Online-Kurse<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Wie ich verstanden habe, war der Kurs auf 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> kostenlos, also umsonst, absolviert werden konnte.<\/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 dieser Kurs \u00fcberhaupt dient.<\/p>\n<p>Die Lektion Nr. 2 war meine liebste. Sie war einfach genug, um sie zu verstehen, und zeigte die Wunder der Wissenschaft. Kurz gesagt, in dieser Lektion, neben den grundlegenden Informationen \u00fcber neuronale Netze, demonstrieren die Autoren, wie man mit Hilfe eines einstufigen neuronalen Netzes das Problem der Umrechnung von Fahrenheit in Celsius l\u00f6st.<\/p>\n<p>Das ist wirklich ein sehr anschauliches Beispiel. Ich denke immer noch dar\u00fcber nach, wie ich eine \u00e4hnliche Aufgabe f\u00fcr Elektrizit\u00e4t formulieren und l\u00f6sen kann.<\/p>\n<p>Leider bin ich dann ins Stocken geraten, denn es ist ganz sch\u00f6n schwierig, unbekannte Dinge in einer fremden Sprache zu lernen. Mich hat gerettet, dass ich auf Habr <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/453482\/\">die \u00dcbersetzung dieses Kurses ins Russische<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>gefunden habe. Die \u00dcbersetzung wurde gut gemacht, die Colab-Notebooks wurden ebenfalls \u00fcbersetzt, daher habe ich danach sowohl ins Original als auch in die \u00dcbersetzung geschaut.<\/p>\n<p>Lektion Nr. 3 ist im Grunde eine \u00dcbertragung der offiziellen TensorFlow-Tutorial-Materialien. 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 Umsetzungen des Tutorials. Da sie jedoch gut strukturiert sind, ist es nicht notwendig, die Reihenfolge selbst zu verstehen. In diesen Lektionen erfahren wir kurz etwas \u00fcber hochpr\u00e4zise neuronale Netzwerke, wie man die Lernqualit\u00e4t verbessern und das Modell speichern kann. Gleichzeitig werden wir das Problem der Klassifizierung von Katzen und Hunden auf Bildern angehen.<\/p>\n<p>Lektion Nr. 8 stellt einen eigenst\u00e4ndigen Kurs dar, mit einem anderen Dozenten, und der Kurs ist ziemlich umfangreich. Er befasst sich mit zeitlichen Reihen. Da mich das momentan nicht interessiert, habe ich ihn 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<\/h2>\n<p>\nIch beginne mit den positiven Aspekten:<\/p>\n<ul>\n<li> Der Kurs ist kostenlos. <\/li>\n<li> Der Kurs behandelt TensorFlow 2. Einige Tutorials und Online-Kurse, die ich gesehen habe, beziehen sich jedoch auf TensorFlow 1. Ich bin mir nicht sicher, wie gro\u00df der Unterschied ist, aber es ist sch\u00f6n, die aktuelle Version zu lernen. <\/li>\n<li> Die Dozenten in den Videos sind nicht st\u00f6rend (obwohl die russische Version nicht so dynamisch vorgelesen wird wie das Original). <\/li>\n<li> Der Kurs nimmt nicht viel Zeit in Anspruch.<\/li>\n<li> Der Kurs vermittelt kein Gef\u00fchl von Trostlosigkeit und Verzweiflung. Die Aufgaben sind einfach und es gibt stets einen Colab-Hinweis mit der richtigen L\u00f6sung, falls etwas unklar ist (und etwa die H\u00e4lfte der Aufgaben war f\u00fcr mich nicht ganz offensichtlich). <\/li>\n<li> Es ist keine Installation erforderlich; alle Laborarbeiten des Kurses k\u00f6nnen im Browser durchgef\u00fchrt werden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nJetzt zu den Nachteilen:<\/p>\n<ul>\n<li> Es gibt praktisch keine Kontrollmaterialien. Weder Tests noch Aufgaben, nichts, um das Verst\u00e4ndnis des Kurses zu \u00fcberpr\u00fcfen. <\/li>\n<li> Nicht alle Notebooks haben bei mir wie gew\u00fcnscht funktioniert. Ich glaube, im dritten Lehrabschnitt des Originalkurses auf Englisch gab es 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 ganz verstanden, aber ich habe die Udacity-App nicht auf meinem Smartphone gefunden. Die mobile Version der Website ist nicht anpassungsf\u00e4hig, das hei\u00dft, das Navigationsmen\u00fc nimmt fast den gesamten Bildschirm ein, und um den Hauptinhalt zu sehen, muss man nach rechts scrollen. Au\u00dferdem k\u00f6nnen die Videos nicht auf dem Telefon angesehen werden. Auf einem Bildschirm mit etwas \u00fcber 6 Zoll kann man nichts richtig erkennen.<\/li>\n<li>Einige Dinge im Kurs werden mehrfach erkl\u00e4rt, aber die wirklich wichtigen Aspekte zu den Convolutional Networks werden nicht ausreichend behandelt. Ich habe nach wie vor die globale Zielsetzung einiger \u00dcbungen nicht verstanden (zum Beispiel, wof\u00fcr Max Pooling gedacht ist). <\/li>\n<\/ul>\n<p><\/p>\n<h2> Zusammenfassung<\/h2>\n<p>\nSicher haben Sie bereits erraten, dass kein Wunder geschehen ist. Nach dem Abschluss dieses kurzen Kurses ist es unm\u00f6glich, wirklich zu verstehen, wie neuronale Netze funktionieren.<\/p>\n<p>Nat\u00fcrlich konnte ich nach diesem Kurs mein Problem mit der Klassifizierung von Bildern von Schaltern und Kn\u00f6pfen in Verteilungseinheiten nicht selbst l\u00f6sen. <\/p>\n<p>Aber insgesamt ist der Kurs n\u00fctzlich. Er zeigt, welche Dinge man mit TensorFlow umsetzen kann und in welche Richtung man sich weiterentwickeln sollte. <\/p>\n<p>Ich denke, ich sollte mir zun\u00e4chst die Grundlagen von Python aneignen und B\u00fccher auf Russisch lesen, die erkl\u00e4ren, wie neuronale Netze funktionieren, und danach kann ich mich mit TensorFlow besch\u00e4ftigen.<\/p>\n<p>Ich m\u00f6chte am Ende meinen Freunden danken, die mich dazu ermutigt 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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