- Termin
- Inhouse
- Individuell
2.255,05 € inkl. 19% USt.
inkl. Kursmaterial
In dieser 4-tägigen Schulung lernen Sie praxisnah, wie Sie PyTorch effektiv einsetzen können. Die Inhalte konzentrieren sich auf verschiedene Anwendungsbereiche und decken dabei unter anderem folgende Themen ab:
- Einführung in PyTorch und sein Ökosystem
- Erstellung und Verarbeitung von Datensätzen
- Training und Bereitstellung von Modellen mit TorchServe
- Anwendung von Transfer Learning für spezifische Aufgaben
Praxisnahe Anwendungsfälle wie Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Objekterkennung, Bildsegmentierung und Textklassifikation stehen im Mittelpunkt. Durch Hands-on-Übungen entwickeln und bewerten Sie eigene Modelle und vertiefen Ihr Verständnis. Fortgeschrittene Themen wie der Einsatz von Large Language Models (LLMs) werden ebenfalls ausführlich behandelt.
Zielgruppe
- Entwickler
- KI-Entwickler
- Data Scientists
Voraussetzungen für die Schulung
- Grundkenntnisse im Machine Learning
- Programmierkenntnisse (insbesondere in Python)
- Basiswissen zu Computer Vision und Natural Language Processing
Kursinhalte
Einführung in PyTorch, Datensätze und Modelle
- PyTorch und sein Ökosystem
- Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
- Einführung in Tensoren, CUDA und Umgebungen
Erstellung und Verarbeitung von Datensätzen
- Datensätze und Dataloader
- Transformationen und Datapipes
Training und Evaluierung von Modellen
- Modelle, Loss Functions, Optimizer und Training Loops
- Speichern, Laden und Bewerten von Modellen
Transfer Learning und vortrainierte Modelle
- Torch Hub und vortrainierte Modelle
- Anwendung auf Computer Vision und NLP
Deep Learning für Computer Vision
- Objekterkennung, Bildsegmentierung und Keypoint-Erkennung
- Zero-Shot-Bildklassifikation mit vortrainierten Modellen
Natural Language Processing (NLP)
- Textklassifikation, Word Embeddings und Transformer-Modelle
- Hugging Face Pipelines für NLP-Aufgaben
Modellbereitstellung mit TorchServe
- Archivierung und Bereitstellung von Modellen
Fortgeschrittene Themen: Large Language Models (LLMs)
- Anwendung und Bewertung von LLMs
- Nutzung in Generativen Modellen und Semantic Search
Buchen ohne Risiko
Sie zahlen erst nach erfolgreicher Schulung. Keine Vorkasse.
Lernen von Experten
Zertifizierte und praxiserfahrene TrainerInnen
Inklusive
Mittagessen, Kursmaterial, Zertifikat, WLAN, Getränke uvm.
Gruppengröße
Maximal 8 TeilnehmerInnen
Sprache
Deutsch (Englisch auf Wunsch)
Förderungen
Bis zu 100% Kostenübernahme!
Termine für LFD473: PyTorch in Practice: An Applications-First Approach
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