Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
PyTorch für ML mit Schwerpunkt auf Engineer 1. Einführung in PyTorch für ML-Engineers: Definition und Grundlagen von PyTorch, Unterschiede zu anderen ML-Frameworks, Installation und Einrichtung der Entwicklungsumgebung 2.
Lerninhalte
<p>PyTorch für ML mit Schwerpunkt auf Engineer</p><p>1. Einführung in PyTorch für ML-Engineers: Definition und Grundlagen von PyTorch, Unterschiede zu anderen ML-Frameworks, Installation und Einrichtung der Entwicklungsumgebung</p><p>2. Tensoren und grundlegende Operationen in PyTorch: Überblick über Tensoren und ihre Eigenschaften, Durchführung grundlegender Operationen mit Tensoren, Verwendung von PyTorch für mathematische Berechnungen</p><p>3. Erstellung und Training von Modellen in PyTorch: Architektur von neuronalen Netzwerken in PyTorch, Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Training von Modellen, Evaluierung von Modellleistungen</p><p>4. Fortgeschrittene Techniken in PyTorch: Verwendung von Transfer Learning, Implementierung von benutzerdefinierten Verlustfunktionen, Optimierungstechniken für Modelltraining</p><p>5. Deployment von PyTorch Modellen: Methoden zur Bereitstellung von Modellen in der Produktion, Integration in Webanwendungen und APIs, Überwachung von Modellen im Einsatz</p><p>6. Best Practices für PyTorch-Entwicklung: Erfolgreiche Strategien aus der Praxis, Umgang mit häufigen Fehlern und Herausforderungen, Rollen und Verantwortlichkeiten im Entwicklungsteam</p><p>7. Praxisprojekt: Entwicklung eines ML-Modells mit PyTorch: Erstellung eines funktionalen ML-Modells mit PyTorch, Präsentation und Diskussion der Ergebnisse, Feedback und Iteration der entwickelten Modelle</p><p>8. Zukunft von PyTorch und ML-Engineering: Trends in der Entwicklung von ML-Frameworks, Einfluss von AI auf die Zukunft des ML-Engineering, Perspektiven für die Weiterentwicklung von PyTorch</p>
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Häufige Fragen zu „PyTorch für ML-Engineer“
Ist „PyTorch für ML-Engineer“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „PyTorch für ML-Engineer“?
Die Weiterbildung dauert 6 Monate.
Was kostet „PyTorch für ML-Engineer“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „PyTorch für ML-Engineer“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „PyTorch für ML-Engineer“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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