Deep Learning - mit Python und PyTorch

Lernen Sie in unserem Kurs Deep Learning - mit Python und PyTorch, wie Sie die spannenden Möglichkeiten von Deep Learning für Ihre Projekte optimal nutzen können. Der Kurs befähigt Sie, mithilfe von neuronalen Netzwerken wie CNNs, RNNs und MLPs effektive Lösungen zu entwickeln, indem Sie PyTorch verwenden. In diesem Kurs erhalten Sie nicht nur eine fundierte Einführung in die theoretischen Grundlagen, sondern erfahren auch, wie Sie Modelle effizient aufbauen und optimieren können. Dabei wird besonderer Wert darauf gelegt, die erworbenen Kenntnisse in praktischen Projekten anzuwenden, sodass Theorie und Praxis ideal miteinander verbunden werden.

Dieser Kurs richtet sich an alle, die sich in schnell wachsende Deep-Learning-Technologien vertiefen möchten – von Einsteigern bis zu fortgeschrittenen Anwendern, die bereits über erste Erfahrungen mit Python verfügen. Sie profitieren davon, dass moderne Deep-Learning-Techniken deutlich verständlicher werden und Sie die Möglichkeit haben, sich intensiv mit der Optimierung und Anwendung von Modellen auseinanderzusetzen. Durch die praxisnahe Herangehensweise werden Sie in die Lage versetzt, Ihre erlernten Fähigkeiten unmittelbar in eigenen Projekten einzusetzen, sei es im Bereich der Bildklassifikation, Textanalyse oder Zeitreihenprognosen.

Erleben Sie, wie Sie durch geschickten Einsatz der PyTorch-Plattform den Vorteil einer schnelleren und effektiveren Modellentwicklung nutzen können. So können Sie sicherstellen, dass Ihre Projekte erfolgreich umgesetzt werden und einen klaren Mehrwert bieten.

Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.

Einführung in Deep Learning

- Unterschiede zu klassischem ML

- Mathematische Grundlagen neuronaler Netze

Architekturen neuronaler Netze

- MLPs (Multilayer Perceptrons)

- CNNs (Convolutional Neural Networks)

- RNNs (Recurrent Neural Networks)

Arbeiten mit PyTorch

- Modellaufbau und Training

- Vergleich mit anderen Frameworks (TensorFlow und Keras)

Hyperparameter-Tuning

- Lernrate, Batchgröße, Optimizer

- Early Stopping und Regularisierung

Deep-Learning-Projekte praktisch anwenden

- Bildklassifikation

- Textanalyse oder Zeitreihenprognosen

Modell-Bereitstellung und Skalierung