Seminaranmeldung

In dieser 4-tägigen Schulung lernen Sie praxisnah, wie Sie PyTorch effektiv einsetzen können. Die Inhalte konzentrieren sich auf verschiedene Anwendungsbereiche und decken dabei unter anderem folgende Themen ab:

• Einführung in PyTorch und sein Ökosystem
• Erstellung und Verarbeitung von Datensätzen
• Training und Bereitstellung von Modellen mit TorchServe
• Anwendung von Transfer Learning für spezifische Aufgaben

Praxisnahe Anwendungsfälle wie Computer Vision, Natural Language Processing (NLP), Objekterkennung, Bildsegmentierung und Textklassifikation stehen im Mittelpunkt. Durch Hands-on-Übungen entwickeln und bewerten Sie eigene Modelle und vertiefen Ihr Verständnis. Fortgeschrittene Themen wie der Einsatz von Large Language Models (LLMs) werden ebenfalls ausführlich behandelt.

Leistungsumfang:

• inkl. Offizielle Schulungsumgebung (LAB)
• inkl. Verpflegung bei Präsenz
• zzgl. Offizielle Linux Foundation-Unterlage (digital, engl.) à 700 € netto pro Person (verbindliche Zusatzkosten)
• zzgl. optionalem Prüfungsvoucher. Bei der Buchung ist ein zweiter Prüfungsversuch (Retake) kostenfrei inklusive, auf Wunsch separat erhältlich (345,00 €)

• PyTorch und sein Ökosystem
• Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
• Einführung in Tensoren, CUDA und Umgebungen

• Datensätze und Dataloader
• Transformationen und Datapipes

• Modelle, Loss Functions, Optimizer und Training Loops
• Speichern, Laden und Bewerten von Modellen

• Torch Hub und vortrainierte Modelle
• Anwendung auf Computer Vision und NLP

• Objekterkennung, Bildsegmentierung und Keypoint-Erkennung
• Zero-Shot-Bildklassifikation mit vortrainierten Modellen

• Textklassifikation, Word Embeddings und Transformer-Modelle
• Hugging Face Pipelines für NLP-Aufgaben

• Archivierung und Bereitstellung von Modellen

• Anwendung und Bewertung von LLMs
• Nutzung in Generativen Modellen und Semantic Search