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KI-Lernpfad

Baue ein neuronales Netz von Grund auf in Kotlin

15 Aufgaben führen dich vom Skalarprodukt zu einem Netz, das XOR lernt, und weiter zu modernen Optimierern wie Adam, ganz ohne KI-Bibliotheken: Neuronen, Aktivierungen, Verlust, Gradienten, Backpropagation und Training. Löse sie der Reihe nach in Kotlin; jede läuft im Browser mit sofortigen Tests und einem KI-Review.

Erste Aufgabe starten
  1. 1

    Grundbausteine

    Vektoren, Aktivierungsfunktionen und ein einzelnes Neuron.

    0/3
    Zuerst das Konzept lernen Neuronen und Aktivierungsfunktionen in Python Lektion lesen →
    1. 1 Skalarprodukt zweier Vektoren Einfach In Kotlin lösen
    2. 2 Aktivierungsfunktionen Einfach In Kotlin lösen
    3. 3 Ein einzelnes künstliches Neuron Einfach In Kotlin lösen
  2. 2

    Vorwärtsdurchlauf

    Schichten, ein zweischichtiges Netz und Verlustfunktionen.

    0/3
    Zuerst das Konzept lernen Vorwärtsdurchlauf und Verlustfunktionen in Python Lektion lesen →
    1. 1 Vorwärtsdurchlauf einer Dense-Schicht Mittel In Kotlin lösen
    2. 2 Vorwärtsdurchlauf in einem zweischichtigen Netz Mittel In Kotlin lösen
    3. 3 Verlustfunktionen: MSE, MAE und Kreuzentropie Einfach In Kotlin lösen
  3. 3

    Training

    Gradienten, Backpropagation und Gradientenabstieg bis zur Lösung von XOR.

    0/5
    Zuerst das Konzept lernen Gradientenabstieg und Backpropagation in Python Lektion lesen →
    1. 1 Ableitungen von Aktivierungsfunktionen Einfach In Kotlin lösen
    2. 2 Gradienten eines einzelnen Neurons Mittel In Kotlin lösen
    3. 3 Backpropagation in einem zweischichtigen Netz Schwierig In Kotlin lösen
    4. 4 Ein Neuron mit Gradientenabstieg trainieren Mittel In Kotlin lösen
    5. 5 Ein neuronales Netz trainieren, das XOR löst Schwierig In Kotlin lösen
  4. 4

    Besseres Training

    Gewichtsinitialisierung, Mini-Batches, Momentum und Adam.

    0/4
    Zuerst das Konzept lernen Optimierer für neuronale Netze: SGD, Momentum und Adam in Python Lektion lesen →
    1. 1 Xavier- und He-Gewichtsinitialisierung Einfach In Kotlin lösen
    2. 2 Mini-Batch-Gradientenabstieg Mittel In Kotlin lösen
    3. 3 Gradientenabstieg mit Momentum Einfach In Kotlin lösen
    4. 4 Adam-Optimierer Mittel In Kotlin lösen