Deep Learning - mit Python und PyTorch

  • Sie lernen in diesem Kurs Deep Learning mit Python praxisnah kennen. Mit PyTorch entwickeln Sie eigene Modelle, verstehen MLPs, CNNs und RNNs und optimieren sie durch Hyperparameter-Tuning und Skalierung.

  • Im Seminar erweitern Sie Ihre Kenntnisse im Machine Learning auf dem Gebiet des Deep Learning. Sie lernen, wie neuronale Netze mit PyTorch aufgebaut und trainiert werden.

    Mit dem intuitiven und schnellen ML-Framework setzen Sie verschiedene Architekturen wie MLPs, CNNs und RNNs praktisch um. Sie verstehen deren Funktionsweise und Anwendungsbereiche, sodass Sie das Wissen direkt in Ihrem Arbeitsalltag einsetzen können.

    Zusätzlich optimieren wir im Kurs Modelle durch gezieltes Hyperparameter-Tuning und arbeiten gemeinsam an praxisnahen Deep-Learning-Projekten für Bild-, Text- oder Zeitreihendaten.

    Zielgruppe:
    Der Kurs richtet sich an Data Scientists, Entwickler und technisch versierte Anwender mit ML-Vorkenntnissen, die in Deep Learning mit PyTorch einsteigen möchten.

    Kursziel:
    Teilnehmende entwickeln Deep-Learning-Modelle mit Python, arbeiten gezielt mit dem Framework PyTorch und verstehen moderne Netzwerkarchitekturen für Bild- und Textdaten.

    • 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

  • Sicherer Umgang mit Python und gute Kenntnisse im Machine Learning. Erste Erfahrungen mit NumPy oder Pandas sind hilfreich.

  • Dieses Seminar können Sie als Präsenzseminar oder als Live-Online-Training (virtuelles Präsenzseminar) buchen. Die technischen Voraussetzungen für Live-Online-Schulungen (Virtual Classrooms) finden sie hier. Sie können Ihre Auswahl bei der Anmeldung treffen.
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↳ Garantietermin

Zeitrahmen: 3 Tageskurs | 09:00 bis 16:00 Uhr

Preise

Die Teilnahmegebühr beträgt

ab 1.690,00 €
(2.011,10 € inkl. 19% MwSt.)

Durchführung ab 1 Teilnehmenden (mehr lesen ...)

Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.


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Thema:

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