Strategische Beratung zur Implementierung und Optimierung von PyTorch für Ihre spezifischen Anwendungsfälle.

• Zielsetzung: Effiziente Nutzung von PyTorch zur Entwicklung und Bereitstellung robuster KI-Modelle.

• Beratungsfelder: Framework-Integration, Modellarchitektur, Optimierungstechniken und Best Practices für PyTorch-Projekte.

Individuelle Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung Ihrer PyTorch-Modelle und -Lösungen.

• Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Entwickler und IT-Manager, die PyTorch effizient nutzen möchten.

• Inhalte des Coachings: Modellaufbau, Training, Optimierung und Bereitstellung von Modellen mit PyTorch, Tuning und Hyperparameter-Optimierung.

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

Praxisnahe Schulungen und Workshops zur Einführung und Nutzung von PyTorch.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von den Grundlagen über neuronale Netze bis zur Modelloptimierung und -bereitstellung.

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

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, PyTorch effizient zu nutzen und maßgeschneiderte KI-Modelle zu entwickeln.

Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Implementierung und Wartung Ihrer PyTorch-Lösungen.

• Umfang des Supports: Technischer Support bei der Modellimplementierung, Fehlerbehebung und Optimierung Ihrer PyTorch-Anwendungen.

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

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

• Software-Entwickler mit Interesse an KI und Deep Learning

• Data Scientists, die ihr Toolkit erweitern möchten

• Machine Learning Engineers mit Fokus auf Deep Learning

• Beherrschung der PyTorch-Grundlagen und Tensor-Operationen

• Entwicklung und Training eigener neuronaler Netzwerke

• Implementation fortgeschrittener Deep Learning Architekturen

• Interaktive Hands-on Sessions mit Jupyter Notebooks

• Pair Programming und Code Reviews

• Projektbasiertes Lernen mit realen Anwendungsfällen

• Grundlegende Python-Programmierkenntnisse

• Verständnis von Machine Learning Konzepten

• Erfahrung mit NumPy oder ähnlichen numerischen Bibliotheken

• Praxiserprobte PyTorch-Expertise für moderne KI-Entwicklung

• Hands-on Erfahrung mit fortgeschrittenen Deep Learning Projekten

• Networking mit anderen KI-Entwicklern und Experten

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Preis: Auf Anfrage

• Tensoroperationen und Autograd

• Datenverwaltung und DataLoader

• GPU-Beschleunigung

• Grundlegende Neural Network Module

• Custom Layer Implementation

• Feed-Forward Neural Networks

• Convolutional Neural Networks

• Recurrent Neural Networks

• Loss Functions und Optimierer

• Batch Normalization und Dropout

• Transformer-Architekturen

• Attention Mechanismen

• Generative Adversarial Networks

• Auto-Encoder

• Transfer Learning

• Hyperparameter-Tuning

• Learning Rate Scheduling

• Model Pruning

• Quantisierung

• Distributed Training

• Model Serialization

• TorchScript

• ONNX Export

• Mobile Deployment

• Cloud Integration

• Code-Organisation

• Debugging Strategien

• Performance Optimierung

• Memory Management

• Testing und Validation

• Bildklassifizierung

• Objekterkennung

• Sequenzvorhersage

• Textgenerierung

• Style Transfer