Grundlagen
Die Begriffe, auf denen alles aufbaut — du klärst, was Programm und Modell unterscheidet und was hinter Wahrscheinlichkeiten, Vektoren, Hardware und neuronalen Netzen steckt.
- Programm, Algorithmus, Modell im Vergleich
- Input und Output: Was eine Funktion tut
- Tokenizer: Wie Sprache zu Zahlen wird
- Skalar, Vektor, Matrix, Tensor: die Bausteine der Zahlen
- Wahrscheinlichkeit und Softmax: Wie ein Modell sich entscheidet
- Parameter, Training vs. Inferenz, Hardware: Wie ein Modell läuft
- Neuronale Netze: Wie aus vielen kleinen Rechnungen ein Modell wird (in Vorbereitung)