Deep Learning – mit Python und PyTorch
Sie vertiefen Deep Learning mit Python und PyTorch anhand neuronaler Netze wie CNNs, RNNs und MLPs. Sie bauen und trainieren Modelle mit PyTorch, optimieren diese mit Einstellungen und wenden Deep-Learning-Ansätze in praktischen Projekten zur Bildklassifikation, Textanalyse oder Zeitreihenprognose an.
Unser Angebot richtet sich ausschließlich an Unternehmer (§ 14 BGB), Gewerbetreibende, Freiberufler sowie öffentliche Auftraggeber. Kein Verkauf an Verbraucher (§ 13 BGB). Alle Preisangaben werden sorgfältig gepflegt. Preisirrtümer und technische Darstellungsfehler können jedoch nicht vollständig ausgeschlossen werden.
Kursdetails & Termine
Kursbeschreibung
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.
Neben Aufbau und Training lernen Sie, Modelle zu optimieren und in Projekten praktisch anzuwenden. Der Kurs verbindet Theorie und Praxis auf verständliche Weise.
Hinweis:
Seminarinhalte
Einführung in Deep Learning
- Unterschiede zu klassischem ML
- Mathematische Grundlagen neuronaler Netze
Architekturen neuronaler Netze
- MLPs (Multilayer Perceptrons)
- CNNs (Convolutional Neural Networks)
- RNNs (Recurrent Neural Networks)
Arbeiten mit PyTorch
- Modellaufbau und Training
- Vergleich mit anderen Frameworks (TensorFlow und Keras)
Hyperparameter-Tuning
- Lernrate, Batchgröße, Optimizer
- Early Stopping und Regularisierung
Deep-Learning-Projekte praktisch anwenden
- Bildklassifikation
- Textanalyse oder Zeitreihenprognosen
Modell-Bereitstellung und Skalierung
Zielgruppe
Der Kurs ist ideal für ML-Erfahrene, die sich mit Deep Learning, neuronalen Netzen und modernen Tools wie PyTorch weiterentwickeln wollen.
Voraussetzungen
Sicherer Umgang mit Python und gute Kenntnisse im Machine Learning. Erste Erfahrungen mit NumPy oder Pandas sind hilfreich.
Lernziele
Sie lernen, neuronale Netze wie CNNs, RNNs und MLPs mit PyTorch aufzubauen, zu trainieren und zu optimieren. Dabei wenden Sie Deep-Learning-Ansätze auf praktische Projekte an.
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Deep Learning – mit Python und PyTorch im Überblick
Deep Learning mit Python und PyTorch verbindet die Arbeit mit neuronalen Netzen mit einer praxisnahen Umsetzung im Framework PyTorch. Sie vertiefen dabei zentrale Architekturen und lernen, Modelle nicht nur aufzubauen, sondern auch gezielt zu trainieren und zu optimieren.
Ein fachlicher Schwerpunkt liegt auf dem Zusammenspiel von Modellarchitektur, Trainingsprozess und Hyperparameter-Tuning. Lernrate, Batchgröße, Optimizer, Regularisierung und Early Stopping helfen dabei, die Modellierung für unterschiedliche Deep-Learning-Aufgaben nachvollziehbar einzuordnen.
Der Kurs richtet sich an ML-Erfahrene mit sicherem Umgang mit Python und guten Machine-Learning-Kenntnissen. Für die weitere Vertiefung bietet die Übersicht Kurse zu Python einen passenden fachlichen Anschluss.
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