Einführung in Deep Learning mit Pytorch: MLP, CNN, Transformer

Ziele der Schulung

In dieser 3-tägigen Schulung "Einführung in Deep Learning mit Pytorch: MLP, CNN, Transformer" erhalten Sie die nötigen Kenntnisse über das Framework Pytorch sowie dem grundlegenden Netzwerktyp bei Deep Learning, den Multilayer Perzeptrons, den Convolutional Neural Networks, die v.a. bei Bilddaten verwendet werden und den Transformern, die v.a. bei Textdaten verwendet werden. Im Laufe des Kurses werden vollständige Beispiele mit Trainingsschleife, Testläufen, Ausgabe der Losswerte und Visualisierungen durchgeführt.

Zielgruppe Seminar

• Python-Entwickler

Voraussetzungen

• Kenntnisse in Python
• Erfahrung mit Machine Learning wird hier NICHT vorausgesetzt.

Seminarinhalt

Deep Learning & Neuronale Netze

• Einführung in Deep Learning
• Neuronale Netze und MLP
• Aktivierungsfunktionen
• Forward Pass und Loss
• Gradient Descent und Backpropagation
• PyTorch-Grundlagen
• Tensoren, Dataset, DataLoader
• nn.Module
• Training Loop
• MLP in PyTorch
• Training und Evaluation

CNNs & Computer Vision

• Einführung in CNNs
• Convolution und Filter
• Feature Maps
• Receptive Field
• Pooling
• CNN-Architekturen
• CNN in PyTorch
• Bildklassifikation
• Training und Evaluation
• Vergleich MLP und CNN

Transformer & moderne Sprachmodelle

• Einführung in Sequenzmodelle
• Motivation für Transformer
• Attention
• Query, Key, Value
• Self-Attention
• Multi-Head Attention
• Positional Encoding
• Transformer-Block
• Transformer in PyTorch
• Einfache Sequenz- oder Textklassifikation
• Vergleich MLP, CNN und Transformer
• Ausblick auf moderne Sprachmodelle

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

Übersicht: Python Schulungen Portfolio

Mehr zu den Vorteilen von Badges

Kundenbewertungen

Gesicherte Kurstermine

Seminare kurz vor der Durchführung