Deep Learning - mit Python und PyTorch

Künstliche neuronale Netze gehören zu den treibenden Technologien moderner KI-Anwendungen – und genau hier setzt diese Weiterbildung an. Sie erwerben praxisnahes Wissen, um eigenständig leistungsfähige Modelle zu entwickeln und im Berufsalltag sicher einzusetzen.

Im Kurs Deep Learning - mit Python und PyTorch lernen Sie, mit unterschiedlichen Netzarchitekturen wie CNNs, RNNs und MLPs zu arbeiten und diese effizient umzusetzen. Die Verbindung von verständlich aufbereiteter Theorie und konkreter Praxis erleichtert den Einstieg in komplexe Konzepte spürbar.

Sie vertiefen den Aufbau und das Training neuronaler Netze, optimieren Modelle gezielt und wenden Ihr Wissen direkt in realitätsnahen Projekten an. So gewinnen Sie ein fundiertes Verständnis für die gesamte Entwicklungskette – von den mathematischen Grundlagen bis zur produktiven Bereitstellung.

Durch den klaren Praxisbezug sind Sie nach der Fortbildung in der Lage, eigene Deep-Learning-Lösungen zu konzipieren und umzusetzen. Das verschafft Ihnen mehr Sicherheit und Handlungskompetenz in einem der gefragtesten Bereiche der Datenwissenschaft.

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