PyTorch für ML mit Schwerpunkt auf Engineer
1. Einführung in PyTorch für ML-Engineers: Definition und Grundlagen von PyTorch, Unterschiede zu anderen ML-Frameworks, Installation und Einrichtung der Entwicklungsumgebung
2. Tensoren und grundlegende Operationen in PyTorch: Überblick über Tensoren und ihre Eigenschaften, Durchführung grundlegender Operationen mit Tensoren, Verwendung von PyTorch für mathematische Berechnungen
3. Erstellung und Training von Modellen in PyTorch: Architektur von neuronalen Netzwerken in PyTorch, Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Training von Modellen, Evaluierung von Modellleistungen
4. Fortgeschrittene Techniken in PyTorch: Verwendung von Transfer Learning, Implementierung von benutzerdefinierten Verlustfunktionen, Optimierungstechniken für Modelltraining
5. Deployment von PyTorch Modellen: Methoden zur Bereitstellung von Modellen in der Produktion, Integration in Webanwendungen und APIs, Überwachung von Modellen im Einsatz
6. Best Practices für PyTorch-Entwicklung: Erfolgreiche Strategien aus der Praxis, Umgang mit häufigen Fehlern und Herausforderungen, Rollen und Verantwortlichkeiten im Entwicklungsteam
7. Praxisprojekt: Entwicklung eines ML-Modells mit PyTorch: Erstellung eines funktionalen ML-Modells mit PyTorch, Präsentation und Diskussion der Ergebnisse, Feedback und Iteration der entwickelten Modelle
8. Zukunft von PyTorch und ML-Engineering: Trends in der Entwicklung von ML-Frameworks, Einfluss von AI auf die Zukunft des ML-Engineering, Perspektiven für die Weiterentwicklung von PyTorch