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LFD473: PyTorch in Practice: An Applications-First Approach

Ihre Termine

Datum Ort Preis
16.02.2026
-19.02.2026
Virtuelles Live Training 2.255,05 €* Buchen
13.04.2026
-16.04.2026
Virtuelles Live Training 2.142,00 €* Buchen
08.06.2026
-11.06.2026
Virtuelles Live Training 2.142,00 €* Buchen
10.08.2026
-13.08.2026
Virtuelles Live Training 2.142,00 €* Buchen

* Preise inkl. der gesetzlichen Mehrwertsteuer

Beschreibung

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 €)

Inhalte

Einführung in PyTorch, Datensätze und Modelle
  • PyTorch und sein Ökosystem
  • Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
  • Einführung in Tensoren, CUDA und Umgebungen
Erstellung und Verarbeitung von Datensätzen
  • Datensätze und Dataloader
  • Transformationen und Datapipes
Training und Evaluierung von Modellen
  • Modelle, Loss Functions, Optimizer und Training Loops
  • Speichern, Laden und Bewerten von Modellen
Transfer Learning und vortrainierte Modelle
  • Torch Hub und vortrainierte Modelle
  • Anwendung auf Computer Vision und NLP
Deep Learning für Computer Vision
  • Objekterkennung, Bildsegmentierung und Keypoint-Erkennung
  • Zero-Shot-Bildklassifikation mit vortrainierten Modellen
Natural Language Processing (NLP)
  • Textklassifikation, Word Embeddings und Transformer-Modelle
  • Hugging Face Pipelines für NLP-Aufgaben
Modellbereitstellung mit TorchServe
  • Archivierung und Bereitstellung von Modellen
Fortgeschrittene Themen: Large Language Models (LLMs)
  • Anwendung und Bewertung von LLMs
  • Nutzung in Generativen Modellen und Semantic Search

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse im Machine Learning
  • Programmierkenntnisse (insbesondere in Python)
  • Basiswissen zu Computer Vision und Natural Language Processing

Zielgruppe

  • Entwickler
  • KI-Entwickler
  • Data Scientists

Hinweise

Lernformate

Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.

Schulungsarten

Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.

Uhrzeiten

09:00–17:00 Uhr

Aktuelle Software

In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest – praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.

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