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 Beste Grafikkarten GPUs: [[https://timdettmers.com/2019/04/03/which-gpu-for-deep-learning/]] Beste Grafikkarten GPUs: [[https://timdettmers.com/2019/04/03/which-gpu-for-deep-learning/]]
  
 +Machine Learning
  
 Artificial Intelligence Artificial Intelligence
  
-Machine Learning+Machine Learning Maschine Learning 
 + 
 + 
 +Unterschiede Gehirn neuronales Netz  
 +https://www.golem.de/news/kuenstliche-intelligenz-wie-sich-deep-learning-vom-gehirn-unterscheidet-2202-162231-4.html 
  
 +{{::neuronla_networks.jpg?400|}}
  
 ====== Neuronale Netzwerke ====== ====== Neuronale Netzwerke ======
 Einführung Videos (engl.): [[https://www.3blue1brown.com/neural-networks]] Einführung Videos (engl.): [[https://www.3blue1brown.com/neural-networks]]
- 
 Einführung (Kostenloses Buch, engl.): [[http://neuralnetworksanddeeplearning.com/]] Einführung (Kostenloses Buch, engl.): [[http://neuralnetworksanddeeplearning.com/]]
  
  
 +  * Parameter: Anzahl der Neuronen (Parameter: Bias/Addition) plus Anzahl der Verbindungen (Weight/Multiplikator) zwischen allen Neuronen
 +  * Aktivierungsfunktion: Funktion, welchen Wert das Neuron weitergibt. Oft ReLU (Rectified Linear Unit) =max(0, x) (nur positive Zahlen werden weitergegeben)
 +====== Fertig trainierte KI-Netzerke ======
 +
 +===== Grafik =====
 +Videos online erstellen kostenlos: https://pikalabsai.org/
 +===== Text =====
 +
 +[[https://www.golem.de/specials/gpt-3/|GPT-3]] : Nicht mehr frei seit 3 (am besten Trainiertes Netz, frei wäre angebl. zu gefährlich)
 +
 +Frei:
 +
 +[[https://www.eleuther.ai/projects/gpt-neo/|GPT-Neo]]
 +
 +[[https://www.eleuther.ai/projects/gpt-neox/| GPT-NeoX]]
 ====== Deep Learning ====== ====== Deep Learning ======
  
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 [[http://torch.ch/]] [[http://torch.ch/]]
 +
 +
 +===== OpenCV =====
 +
 +==== Beispiele ====
 +
 +
 +=== Vorbeifahrende Autos zählen ===
 +
 +
 +Object tracking in video with OpenCV and Deep Learning ((https://youtu.be/19vaot75JCY))
 +
 +Pattern: [[https://developer.ibm.com/patterns/detect-track-and-count-cars-in-a-video/]]
 +
 +Repo: [[https://github.com/IBM/powerai-counting-cars]]
 +
  
 ===== Frameworks ===== ===== Frameworks =====
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 ==== TensorFlow ==== ==== TensorFlow ====
  
 +
 +[[https://www.statworx.com/de/blog/data-science/einfuehrung-tensorflow/|Sehr gute Einführung Deutsch]]
  
 [[https://www.tensorflow.org/tutorials]] [[https://www.tensorflow.org/tutorials]]
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 ==== Keras ==== ==== Keras ====
  
 +Grundlagen: [[https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification]]
  
  
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 ==== Microsoft Recognition Toolkit ==== ==== Microsoft Recognition Toolkit ====
  
 +===== YOLO =====
 +
 +You only look once
 +
 +Quelle((https://www.youtube.com/watch?v=4eIBisqx9_g))
 +
 +
 +You Only Look Once - this object detection algorithm is currently the state of the art, outperforming R-CNN and it's variants. I'll go into some different object detection algorithm improvements over the years, then dive into YOLO theory and a programmatic implementation using Tensorflow!
 +
 +Code for this video:
 +https://github.com/llSourcell/YOLO_Object_Detection
 +
 +More learning resources:
 +https://pjreddie.com/darknet/yolo/
 +
 +https://timebutt.github.io/static/how-to-train-yolov2-to-detect-custom-objects/
 +
 +http://machinethink.net/blog/object-detection-with-yolo/
 +
 +https://github.com/pjreddie/darknet/wiki/YOLO:-Real-Time-Object-Detection
 +
 +https://github.com/KleinYuan/easy-yolo
 +
 +https://medium.com/@xslittlegrass/almost-real-time-vehicle-detection-using-yolo-da0f016b43de
  
 +https://medium.com/diaryofawannapreneur/yolo-you-only-look-once-for-object-detection-explained-6f80ea7aaa1e
  
  
 
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