PyTorch für professionelle Deep Learning Entwicklung
MARTINSFELD GmbH & Co. KG · Köln
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
Tauchen Sie ein in die Welt des Deep Learning mit PyTorch - von grundlegenden Tensor-Operationen bis hin zur Entwicklung komplexer neuronaler Netze für Production-Ready KI-Anwendungen PyTorch Fundamentals Tensor-Operationen und Autograd-System Unterschiede zu…
Lerninhalte
Tauchen Sie ein in die Welt des Deep Learning mit PyTorch - von grundlegenden Tensor-Operationen bis hin zur Entwicklung komplexer neuronaler Netze für Production-Ready KI-Anwendungen<br/>PyTorch Fundamentals<ul><li>Tensor-Operationen und Autograd-System</li><li>Unterschiede zu anderen Deep Learning Frameworks</li><li>Datenverwaltung und DataLoader</li><li>GPU-Beschleunigung und Device-Management</li><li>Dynamische Rechengraphen vs. Statische Graphen</li></ul>Neural Network Basics mit PyTorch<ul><li>Implementierung grundlegender neuronaler Netzwerke</li><li>Aktivierungsfunktionen und Layer-Typen</li><li>Loss-Funktionen und Optimierer</li><li>Batch-Normalisierung und Dropout</li><li>Training und Validierung von Modellen</li></ul>Fortgeschrittene Architekturen<ul><li>Convolutional Neural Networks (CNNs)</li><li>Recurrent Neural Networks (RNNs und LSTMs)</li><li>Transformer-Architekturen</li><li>Transfer Learning und Pre-trained Models</li><li>Custom Layer und Loss-Funktionen</li></ul>PyTorch Lightning<ul><li>Strukturierung von PyTorch-Projekten</li><li>Lightning Module und Trainer</li><li>Callbacks und Logging</li><li>Multi-GPU Training</li><li>Experiment Tracking</li></ul>Modell-Optimierung<ul><li>Hyperparameter-Optimierung</li><li>Quantisierung und Pruning</li><li>Distributed Training</li><li>Mixed Precision Training</li><li>Memory Management</li></ul>Production Deployment<ul><li>Model Serving mit TorchServe</li><li>ONNX Export und Integration</li><li>Model Versioning</li><li>Monitoring und Logging</li><li>Performance Optimierung</li></ul>Best Practices und Debugging<ul><li>Code-Organisation und Projektstruktur</li><li>Effizientes Debugging von Modellen</li><li>Testing von Deep Learning Code</li><li>Continuous Integration/Deployment</li><li>Documentation und Reproducibility</li></ul>
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Häufige Fragen zu „PyTorch für professionelle Deep Learning Entwicklung“
Ist „PyTorch für professionelle Deep Learning Entwicklung“ 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).
Was kostet „PyTorch für professionelle Deep Learning Entwicklung“?
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 professionelle Deep Learning Entwicklung“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „PyTorch für professionelle Deep Learning Entwicklung“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Präsenz.