Strategische Beratung zur Implementierung und optimalen Nutzung von PyTorch in Ihren KI- und Machine-Learning-Projekten.

• Zielsetzung: Effiziente Nutzung von PyTorch zur Entwicklung innovativer Deep-Learning-Modelle und Optimierung von Prozessen.

• Beratungsfelder: Modellentwicklung, Datenvorbereitung, Hyperparameter-Tuning und Integration in bestehende Systeme.

Individuelle Unterstützung für Entwickler und Data Scientists, um PyTorch effektiv einzusetzen und komplexe Modelle zu entwickeln.

• Zielgruppe: Data Scientists, KI-Entwicklungsteams und Ingenieure, die PyTorch in ihren Projekten anwenden möchten.

• Inhalte des Coachings: Modellarchitekturen, Trainingstechniken, Debugging, Optimierung und Deployment von Modellen.

• Flexible Formate: Einzel- und Team-Coachings, Online und Vor-Ort, projektbezogene Unterstützung.

Praxisnahe Schulungen für Anfänger und Fortgeschrittene, um PyTorch effizient in KI- und Deep-Learning-Projekten einzusetzen.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von den Grundlagen von PyTorch bis hin zu fortgeschrittenen Deep-Learning-Techniken.

• Kursformate: Präsenzschulungen, Online-Workshops, maßgeschneiderte Schulungen für Unternehmen.

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, PyTorch effizient zu nutzen, Modelle zu entwickeln und produktiv einzusetzen.

Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Implementierung und Optimierung von PyTorch in Ihren Projekten.

• Umfang des Supports: Technischer Support, Modelloptimierung, Integration in bestehende Systeme und Fehlerbehebung.

• Support-Pakete: Basis-, Premium- und Notfall-Support für spezifische Anforderungen.

• Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Telefonischer und E-Mail-Support mit schnellen Reaktionszeiten für dringende Anliegen.

• Software-Entwickler mit Python-Erfahrung

• Data Scientists und Machine Learning Engineers

• KI-Entwickler, die von anderen Frameworks auf PyTorch umsteigen möchten

• Beherrschung der PyTorch-Grundlagen und des dynamischen Rechengraphen

• Entwicklung und Training eigener neuronaler Netze für verschiedene Anwendungsfälle

• Implementation fortgeschrittener Deep Learning Architekturen

• Interaktive Coding-Sessions mit Jupyter Notebooks

• Hands-on Projektarbeit an realen Deep Learning Problemen

• Code Reviews und Pair Programming

• Fortgeschrittene Python-Programmierkenntnisse

• Grundlegendes Verständnis von Machine Learning Konzepten

• Erfahrung mit numerischen Bibliotheken wie NumPy

• Praxiserprobte Fähigkeiten in der PyTorch-Entwicklung

• Hands-on Erfahrung mit modernsten Deep Learning Techniken

• Portfolio an selbst entwickelten Deep Learning Projekten

• Dauer: 1-5 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Netto-Preis 1.200 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Brutto-Preis: 1.428 EUR pro Tag bis einschließlich drei Personen

• Auf Anfrage findet das Seminar mit individuellen Inhalten und Termin vor Ort in Ihrem Unternehmen oder online statt.

• Tensor-Operationen und Autograd-System

• Unterschiede zu anderen Deep Learning Frameworks

• Datenverwaltung und DataLoader

• GPU-Beschleunigung und Device-Management

• Dynamische Rechengraphen vs. Statische Graphen

• Implementierung grundlegender neuronaler Netzwerke

• Aktivierungsfunktionen und Layer-Typen

• Loss-Funktionen und Optimierer

• Batch-Normalisierung und Dropout

• Training und Validierung von Modellen

• Convolutional Neural Networks (CNNs)

• Recurrent Neural Networks (RNNs und LSTMs)

• Transformer-Architekturen

• Transfer Learning und Pre-trained Models

• Custom Layer und Loss-Funktionen

• Strukturierung von PyTorch-Projekten

• Lightning Module und Trainer

• Callbacks und Logging

• Multi-GPU Training

• Experiment Tracking

• Hyperparameter-Optimierung

• Quantisierung und Pruning

• Distributed Training

• Mixed Precision Training

• Memory Management

• Model Serving mit TorchServe

• ONNX Export und Integration

• Model Versioning

• Monitoring und Logging

• Performance Optimierung

• Code-Organisation und Projektstruktur

• Effizientes Debugging von Modellen

• Testing von Deep Learning Code

• Continuous Integration/Deployment

• Documentation und Reproducibility