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Deep Learning mit Pytorch: GAN, RNN und Transformer

Webinar - PROKODA GmbH

Deep Learning mit Pytorch: GAN, RNN und Transformer
Termin Ort Preis*
23.09.2024- 27.09.2024 online 2.612,05 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

Agenda Generative adversarial networks

  • Einsatzgebiete
  • Spezielle Loss-Funktionen
  • Einfacher Fall: MLPs ausreichend
  • Komplexer mit Deep Convolutional GANS: Face generation
  • Moderne Varianten (Wasserstein GAN, CycleGAN)
  • Überblick generative Modelle

Recurrent neural networks

  • Sequentielle Daten als Input und/oder Output
  • Char level oder word level
  • Embeddings
  • Backpropagation through time
  • Problem vanishing / exploding gradient
  • LSTM Intuition
  • Variante GRU
  • Seq2seq Modelle: Encoder/Decoder
  • Attentionmechanimus in RNNs
  • Einsatz für Chatbots, Übersetzungen u.a.

Transformer

  • Attention ohne RNN, Intuition
  • Self Attention, Multi head attention
  • Queries, Keys, Values
  • Originale Transformer Architektur
  • Nur Encoding: BERT
  • Nur Decoding: GPT
  • Large Language Models
  • Finetuning (ähnlich Transfer Learning bei CNN)
  • Einsatzmöglichkeiten: Sentimentanalyse, Übersetzung u.a.
  • Qualitätsmaß BLEU score

Ausblicke

  • Transformer für Bilder
  • Weiterentwicklung bei CNNs
  • Umfeld: Unternehmen und Dienste (Kaggle, HuggingFace, ...)
  • Vereinfachung/Wrapper für Pytorch: Lighting
  • Ausführung in der Cloud, Services bei AWS u.a.
  • Grundidee Diffusion Modelle zur Generierung von Audio und Bildern
  • Kurzvorstellung Reinforcement Learning
Teilnahmevoraussetzungen:

Voraussetzungen

  • Python: Routinierte Erfahrungen mit IDE und Jupyter Notebooks
  • Deep Learning: Multi Layer Perceptrons und Convolutional Neural Networks mit Pytorch
Zielgruppe:

Zielgruppe

  • Pythonentwickler
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