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Deep Learning mit PyTorch Seminar


Deep Learning mit PyTorch Seminar

Willkommen beim Deep Learning mit PyTorch Seminar! Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Grundlagen des Deep Learning und zeigt, wie man diese mit der beliebten Python-Bibliothek PyTorch umsetzen kann. Wir werden uns mit verschiedenen Konzepten und Techniken des Deep Learning beschäftigen, um Ihnen die notwendigen Fähigkeiten zu vermitteln, um eigene Deep Learning Modelle zu entwerfen und zu trainieren.

Dieser Kurs richtet sich an alle, die ein Interesse an künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen haben und bereits Kenntnisse in Python haben. Auch für erfahrene Python-Entwickler, die in das Feld des Deep Learning einsteigen möchten, ist dieser Kurs geeignet.

Warum sollten Sie diesen Kurs kaufen? Durch die Teilnahme an diesem Seminar werden Sie nicht nur die Grundlagen des Deep Learning erlernen, sondern auch lernen, wie man diese mit PyTorch umsetzt. PyTorch ist eine der beliebtesten und leistungsstärksten Bibliotheken für Deep Learning und wird von führenden Unternehmen wie Facebook und Tesla eingesetzt. Mit den erworbenen Kenntnissen und Fähigkeiten können Sie sich somit auf dem Arbeitsmarkt als gefragter Deep Learning Experte positionieren.

Also zögern Sie nicht und melden Sie sich jetzt für das Deep Learning mit PyTorch Seminar an, um Ihr Wissen und Ihre Karriere auf das nächste Level zu bringen!

Course outline
  • Einführung in Deep Learning und PyTorch
  • Neuronale Netze: Grundlagen und Architekturen
  • Datenverarbeitung und -vorverarbeitung in PyTorch
  • Convolutional Neural Networks (Faltungsnetzwerke)
  • Recurrent Neural Networks (Rekurrente Netzwerke)
  • Transfer Learning und Fine-Tuning
  • Optimierungsalgorithmen in der Praxis
  • Regularisierung und Overfitting-Vermeidung
  • Computer Vision mit PyTorch
  • Natural Language Processing (NLP) mit PyTorch
  • Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Anwendungsbeispiele und Praxiseinsätze
  • Modellevaluierung und -interpretation
  • Deployment und Modell-Skalierung
  • Aktuelle Entwicklungen und Trends in Deep Learning
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