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KI-Lernpfad
Baue ein neuronales Netz von Grund auf in Rust
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 Rust; jede läuft im Browser mit sofortigen Tests und einem KI-Review.
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1 Zuerst das Konzept lernen Neuronen und Aktivierungsfunktionen in Python Lektion lesen →0/3Grundbausteine
Vektoren, Aktivierungsfunktionen und ein einzelnes Neuron.
- 1 Skalarprodukt zweier Vektoren Einfach In Rust lösen
- 2 Aktivierungsfunktionen Einfach In Rust lösen
- 3 Ein einzelnes künstliches Neuron Einfach In Rust lösen
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2 Zuerst das Konzept lernen Vorwärtsdurchlauf und Verlustfunktionen in Python Lektion lesen →0/3Vorwärtsdurchlauf
Schichten, ein zweischichtiges Netz und Verlustfunktionen.
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3 Zuerst das Konzept lernen Gradientenabstieg und Backpropagation in Python Lektion lesen →0/5Training
Gradienten, Backpropagation und Gradientenabstieg bis zur Lösung von XOR.
- 1 Ableitungen von Aktivierungsfunktionen Einfach In Rust lösen
- 2 Gradienten eines einzelnen Neurons Mittel In Rust lösen
- 3 Backpropagation in einem zweischichtigen Netz Schwierig In Rust lösen
- 4 Ein Neuron mit Gradientenabstieg trainieren Mittel In Rust lösen
- 5 Ein neuronales Netz trainieren, das XOR löst Schwierig In Rust lösen
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4 Zuerst das Konzept lernen Optimierer für neuronale Netze: SGD, Momentum und Adam in Python Lektion lesen →0/4Besseres Training
Gewichtsinitialisierung, Mini-Batches, Momentum und Adam.
- 1 Xavier- und He-Gewichtsinitialisierung Einfach In Rust lösen
- 2 Mini-Batch-Gradientenabstieg Mittel In Rust lösen
- 3 Gradientenabstieg mit Momentum Einfach In Rust lösen
- 4 Adam-Optimierer Mittel In Rust lösen