Pytorch Grundlagen 1. Einführung in die Grundlagen von PyTorch: Überblick über PyTorch und seine Architektur, Installation und Konfiguration von PyTorch, Grundlegende Datenstrukturen in PyTorch: Tensoren 2. Tensoroperationen und mathematische Grundlagen: Durchführung grundlegender mathematischer Operationen mit Tensoren, Broadcasting und seine Anwendungen in PyTorch, Erstellen und Manipulieren von Tensoren 3. Neurale Netzwerke mit PyTorch erstellen: Aufbau eines einfachen neuronalen Netzwerks, Verwendung von Aktivierungsfunktionen, Training und Evaluierung von Modellen 4. Optimierungsalgorithmen in PyTorch: Einführung in Optimierungsalgorithmen wie SGD und Adam, Hyperparameter-Tuning für bessere Modellleistung, Implementierung von Verlustfunktionen 5. Erweiterte Neurale Netzwerke und Transfer Learning: Aufbau von Convolutional Neural Networks (CNNs), Transfer Learning mit vortrainierten Modellen, Feinabstimmung von Modellen für spezifische Aufgaben 6. Modellbereitstellung und Produktionsumgebungen: Techniken zur Modellserialisierung und -speicherung, Bereitstellung von Modellen mit Flask oder FastAPI, Integration von PyTorch-Modellen in bestehende Systeme 7. Fehlerbehebung und Debugging von PyTorch-Modellen: Häufige Fehlerquellen und deren Lösungen, Verwendung von PyTorch-Tools zur Fehlersuche, Best Practices für das Debuggen von neuronalen Netzwerken 8. Praxisprojekt: Entwicklung eines eigenen Modells: Auswahl eines Anwendungsfalls für das Projekt, Erstellung, Training und Evaluierung eines eigenen Modells, Präsentation der Ergebnisse und Feedbackrunde