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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