Überblick
Lernen Sie in unserem Kurs zu Deep Learning mit Pytorch alle notwendigen Kenntnisse über das Framework Pytorch, sowie den grundlegenden Netzwerktypen bei Deep Learning, den Multilayer Perzeptrons und den Conventional Neural Networks, welche vor allem bei Bilddaten Verwendung finden. Unsere Trainer zeigen im Laufe des Kurses komplette Setup-Beispiele mit Trainingsschleife, Testläufen, Ausgabe der Losswerte und Visualisierungen.
Wer hier richtig ist
- Python-Entwickler
Die Themen
Lineare Regression
- Beschreibung der Problemstellung
- Implementierung mit Python und Numpy
- Back-Propagation
- Gradient Descent – Optimierungsverfahren
- Visuelle Aufbereitung mit Matplotlib
- Variante Logistic-Regression zur Klassifizierung
Grundlagen
- Vektoren und Linearkombinationen
- Matrizen und lineare Transformationen
- Partielle Ableitungen
- Analysis in höheren Dimensionen
- Kettenregel und andere Regeln
- Geometrische Intuition
- Häufig benutzte Funktionen
Neurale Netzwerke
- Pytorch: Historische Entwicklung
- Tensor als Basistyp mit Operationen
- Automatische Gradienten-Berechnung
- Ausführliche Behandlung der Dimensionierung
- DataSet, DataLoader und ImageFolder
- Standard-Datensätze wie MNIST
- nn.Module als Basisbaustein
- Multilayer Perceptron als grundlegender Netzwerktyp
- Nichtlineare Aktivierungsfunktionen: Sigmoid, Softmax, ReLU u.a.
- Loss-Funktionen
- Optimizer: SGD, Adam und Weitere
- Trainingsschleife, Validation-Set
- Underfitting und Overfitting
- Visualisierung mit TensorBoard
Convolutional Neural Networks (CNNs)
- Basistyp zur Bildklassifizierung
- Abgrenzung zu RNN und Transformer
- Vorbereitung der Bilddaten (Transforms)
- Convolution-Layer in Pytorch im Detail
- Training mit GPUs zum Beispiel Google Colab
- ImageNet: Wettbewerb und Bild-Datenbank
- Wichtige Architekturen: AlexNet, VGG, ResNet, ResNeXt
- Varianten von Transfer-Learning
- Auto-Encoders
Empfohlene Vorkenntnisse
- Versiert im Umgang mit Python
- Erfahrung mit Numpy
- Bewährt durch Arbeit an komplexen Softwareprojekten
- Erfahrung mit Jupyter-Notebooks
- Machine-Learning-Erfahrung ist NICHT erforderlich
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns – wir finden die passende Lösung
Inhouse-Schulungen & Firmenseminare
Inhouse-Schulungen
Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.
Vorteile:
- Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
- Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
- Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
- Schulung in vertrauter Umgebung
- Fokus auf deine spezifischen Anforderungen
Firmen-Seminare
Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschrneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.
Ideal für:
- Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen
- Individuelle Terminplanung für dein Team
- An unseren Schulungsstandorten oder Online
- Angepasste Inhalte für deine Anforderungen
Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert
Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt – ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt – und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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