Python, Deep Learning, and LLMs: A Crash Course for Complete Beginners

Ein kompakter Leitfaden, der selbst Anfängern ohne Programmiererfahrung die komplette Reise von den Grundlagen der Python-Programmierung bis zur Implementierung und dem Training eines eigenen kleinen Sprachmodells vermittelt.

Key Takeaway

Der Schnellkurs vermittelt selbst Anfängern ohne Programmiererfahrung die komplette Reise von den Grundlagen der Python-Programmierung bis zur Implementierung und dem Training eines eigenen kleinen Sprachmodells.

Summary

• Buchbeschreibung
  • Vollständiger Bootcamp-Guide in Buchform, der bei Python‑Programmierung, Grundlegender Mathematik, neuronalen Netzen und letztlich dem Aufbau eines Mini‑Sprachmodells anleitet.
  • Hochschulreife in Mathematik genügt, keine Vorerfahrung in Programmierung nötig.
  • Ziel: konkrete Detailkenntnis über die Schaffung eines „miniaturisierten“ Denkens in Silizium mittels Code.
• Zitation

  @misc{tkachenko2025python2llms,
    author    = {Tkachenko, Yegor},
    title     = {Python, Deep Learning, and {LLMs}: A Crash Course for Complete Beginners},
    year      = {2025},
    howpublished = {Amazon {KDP}},
    note      = {\url{https://python2llms.org/}}
  }

• Inhalt & Struktur
  • Frontmatter: Einführung in das Thema.
  • Kapitel 1 – Python‑Grundlagen: Syntax, Datenstrukturen, Kontrollstrukturen.
  • Kapitel 2 – Arrays und lineare Algebra: NumPy‑Operationen, Vektoren, Matrizen.
  • Kapitel 3 – Zufälligkeit und Wahrscheinlichkeitsrechnung: Grundlagen, Sampling, Distributionen.
  • Kapitel 4 – Regressionsmodelle: Lineare Regression, Ridge, Lasso.
  • Kapitel 5 – Deep Learning: neuronale Netze, Backpropagation, Training.
  • Kapitel 6 – Sprachmodelle für Textvorhersage: N‑gram‑Modelle, RNNs, Transformers.
  • Kapitel 7 – AI‑Begeisterung: Praktische Projekte, ethische Aspekte, Zukunft von LLMs.
  • Autor & Index: Details zum Autor, Indexierung und weitere Ressourcen.
• Verfügbarkeit des Buches
  • Druckversion erhältlich auf Amazon.
  • Vollständiges PDF sowie separate Kapitel‑PDFs zum freien Download (nicht kommerziell).
  • Download‑Links: Vollständiges PDF, Frontmatter, Kapitel 1–7, About the author, Index.
• Code und Daten
  • Alle Python‑Codebeispiele: GitHub‑Repository (https://github.com/python2llms/python2llms.github.io/tree/main/code).
  • Datensätze für Replizierbarkeit: ~350 MB ZIP‑Archiv (https://www.dropbox.com/scl/fi/jd3djyf2li2a41ppok9kv/datasets.zip?rlkey=57ye8c8zah5mykl5r4fp2y74j&dl=1).
• Kontakt & Urheberrecht
  • Autor: Yegor Tkachenko – Kontakt per E‑Mail (yegor.tkachenko@columbia.edu).
  • © 2025 Yegor Tkachenko.

Related queries

Wie kann ich das Mini‑Sprachmodell von diesem Buch in meiner eigenen Anwendung nutzen?

Welche Voraussetzungen sind nötig, um die Kapitel 5 und 6 ohne Vorwissen zu verstehen?

Gibt es eine kostenpflichtige Version oder Zusatzmaterialien zu diesem Crash‑Course?

Quelle: https://python2llms.org/