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PyTorch Deep Learning Framework Seminar


PyTorch Deep Learning Framework Seminar

Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in das PyTorch Deep Learning Framework. PyTorch ist eine beliebte Open-Source-Bibliothek, die von Forschern und Industrieexperten gleichermaßen für die Entwicklung von Deep Learning Modellen verwendet wird. In diesem Kurs lernen Sie alles, was Sie brauchen, um mit PyTorch zu starten und komplexe Deep Learning Modelle zu erstellen.

Wir beginnen mit den Grundlagen von PyTorch und den wichtigsten Konzepten des Deep Learning. Dann werden wir uns mit den verschiedenen Modelltypen beschäftigen, die mit PyTorch erstellt werden können, einschließlich Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks und mehr. Sie werden lernen, wie Sie Daten vorbereiten, Modelle trainieren und evaluieren, sowie wie Sie PyTorch in Ihrem Projekt integrieren können.

Dieser Kurs richtet sich an alle, die Interesse an Deep Learning haben, einschließlich Studenten, Forschern, Entwicklern und Datenwissenschaftlern. Es sind keine Vorkenntnisse in PyTorch oder Deep Learning erforderlich, aber grundlegende Kenntnisse in Python sind hilfreich.

Warum Sie diesen Kurs kaufen sollten?

  • Sie werden ein fundiertes Verständnis von PyTorch und Deep Learning erlangen
  • Sie werden lernen, wie Sie komplexe Deep Learning Modelle erstellen und trainieren können
  • Sie werden in der Lage sein, PyTorch in Ihren Projekten zu verwenden und von den Vorteilen dieses Frameworks zu profitieren
  • Sie werden von unserer praxisorientierten Herangehensweise profitieren, die es Ihnen ermöglicht, das Gelernte direkt in die Praxis umzusetzen
  • Sie erhalten lebenslangen Zugriff auf das Kursmaterial und können in Ihrem eigenen Tempo lernen

Sichern Sie sich jetzt Ihren Platz und tauchen Sie ein in die Welt von PyTorch und Deep Learning!

Course outline
  • Einführung in das PyTorch Deep Learning Framework
  • Grundlagen des Neuronalen Netzes
  • Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Transfer Learning und Fine-Tuning
  • Objekterkennung und -lokalisierung
  • Natural Language Processing (NLP) mit PyTorch
  • Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Reinforcement Learning
  • Hyperparameteroptimierung
  • Fehleranalyse und Debugging
  • Skalierung von Deep Learning Modellen
  • Einsatz von PyTorch in der Industrie
  • Ethik und Verantwortung im Bereich des Deep Learnings
  • Praktische Fallstudien und Projekte
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