Tauchen Sie ein in die Welt des Deep Learning mit PyTorch - von grundlegenden Tensor-Operationen bis hin zur Entwicklung komplexer neuronaler Netze für Production-Ready KI-Anwendungen
PyTorch Fundamentals
  • Tensor-Operationen und Autograd-System
  • Unterschiede zu anderen Deep Learning Frameworks
  • Datenverwaltung und DataLoader
  • GPU-Beschleunigung und Device-Management
  • Dynamische Rechengraphen vs. Statische Graphen
Neural Network Basics mit PyTorch
  • Implementierung grundlegender neuronaler Netzwerke
  • Aktivierungsfunktionen und Layer-Typen
  • Loss-Funktionen und Optimierer
  • Batch-Normalisierung und Dropout
  • Training und Validierung von Modellen
Fortgeschrittene Architekturen
  • Convolutional Neural Networks (CNNs)
  • Recurrent Neural Networks (RNNs und LSTMs)
  • Transformer-Architekturen
  • Transfer Learning und Pre-trained Models
  • Custom Layer und Loss-Funktionen
PyTorch Lightning
  • Strukturierung von PyTorch-Projekten
  • Lightning Module und Trainer
  • Callbacks und Logging
  • Multi-GPU Training
  • Experiment Tracking
Modell-Optimierung
  • Hyperparameter-Optimierung
  • Quantisierung und Pruning
  • Distributed Training
  • Mixed Precision Training
  • Memory Management
Production Deployment
  • Model Serving mit TorchServe
  • ONNX Export und Integration
  • Model Versioning
  • Monitoring und Logging
  • Performance Optimierung
Best Practices und Debugging
  • Code-Organisation und Projektstruktur
  • Effizientes Debugging von Modellen
  • Testing von Deep Learning Code
  • Continuous Integration/Deployment
  • Documentation und Reproducibility