Deep Learning - mit Python und PyTorch

Dieses Seminar führt Sie in moderne Deep-Learning-Techniken ein. Sie arbeiten mit neuronalen Netzen wie CNNs, RNNs und MLPs und setzen diese mit PyTorch um.
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<br>Neben dem Aufbau und Training lernen Sie, Modelle zu optimieren und in Projekten praktisch anzuwenden. Der Kurs verbindet Theorie und Praxis auf verständliche Weise.
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<br>Hinweis:
<br>Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe
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<b>Inhalt:</b>
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<li>Einführung in Deep Learning</li>
<li>- Unterschiede zu klassischem ML</li>
<li>- Mathematische Grundlagen neuronaler Netze</li>
<li>Architekturen neuronaler Netze</li>
<li>- MLPs (Multilayer Perceptrons)</li>
<li>- CNNs (Convolutional Neural Networks)</li>
<li>- RNNs (Recurrent Neural Networks)</li>
<li>Arbeiten mit PyTorch</li>
<li>- Modellaufbau und Training</li>
<li>- Vergleich mit anderen Frameworks (TensorFlow und Keras)</li>
<li>Hyperparameter-Tuning</li>
<li>- Lernrate, Batchgröße, Optimizer</li>
<li>- Early Stopping und Regularisierung</li>
<li>Deep-Learning-Projekte praktisch anwenden</li>
<li>- Bildklassifikation</li>
<li>- Textanalyse oder Zeitreihenprognosen</li>
<li>Modell-Bereitstellung und Skalierung</li>
</ul>

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

Der Kurs ist ideal für ML-Erfahrene, die sich mit Deep Learning, neuronalen Netzen und modernen Tools wie PyTorch weiterentwickeln wollen.

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

PC-COLLEGE-Schulungshaus

Weiterführende Informationen auf der Seite des Anbieters