Tauchen Sie ein in die Welt der modernen Deep Learning Frameworks und erschließen Sie sich die Möglichkeiten von PyTorch, TensorFlow und JAX für Ihre KI-Projekte. Praxisorientiert und zukunftsweisend.
Grundlagen moderner Deep Learning Frameworks
  • Architekturprinzipien und Design-Philosophien
  • Automatische Differenzierung und Computational Graphs
  • Tensor-Operationen und GPU-Beschleunigung
  • Framework-Ökosysteme und Tools
  • Performance-Vergleich verschiedener Frameworks
PyTorch nutzen
  • Dynamic Computational Graphs
  • Custom Layer und Loss-Funktionen
  • Datenpipelines und DataLoader
  • Distributed Training mit PyTorch
  • TorchScript und Modell-Deployment
TensorFlow meistern
  • Eager Execution und tf.function
  • Keras Integration und Custom Models
  • TensorFlow Dataset API
  • Distributed Training Strategien
  • TensorFlow Serving und Deployment
JAX für Forschung und Entwicklung
  • Funktionale Programmierung mit JAX
  • Automatisches Vektorisieren und JIT-Compilation
  • Parallele Verarbeitung mit vmap
  • Implementierung eigener Optimierer
  • Integration mit bestehenden Frameworks
Modelloptimierung und Performance
  • Profiling und Bottleneck-Analyse
  • Modellquantisierung und Pruning
  • Mixed Precision Training
  • Memory Management
  • Hardware-spezifische Optimierungen
Produktionsdeployment
  • Modellserialisierung und Export
  • Containerisierung von ML-Modellen
  • Serving-Architekturen und APIs
  • Monitoring und Logging
  • A/B Testing und Modell-Updates
Best Practices und Projektorganisation
  • Code-Organisation und Projektstruktur
  • Versionskontrolle für ML-Projekte
  • Reproduzierbarkeit und Dokumentation
  • Continuous Integration für ML
  • Kollaboration in ML-Teams