Webinar - IT-Schulungen.com
In dieser 4-tägigen Schulung "LFD473 PyTorch in Practice: An Applications-First Approach" liegt der Fokus darauf Ihnen praxisorientierte Kenntnisse zu PyTorch zu vermitteln. Die Agenda erstreckt sich über verschiedene Anwendungsbereiche und beginnt mit einer Einführung in PyTorch sowie dem PyTorch-Ökosystem. Der Schulungsinhalt umfasst die Erstellung von Datensätzen, das Training von Models, die Bereitstellung mit TorchServe und die Anwendung von Transfer Learning.
Die Schulung deckt praxisnahe Anwendungsfälle ab, darunter Computer Vision, Natural Language Processing, Objekterkennung, Bildsegmentierung, Textklassifikation und weitere. Mithilfe von Hands-On Übungen werden Ihnen die Kenntnisse vermittelt, Modelle zu erstellen und zu bewerten. Zusätzlich werden fortgeschrittene Themen wie Large Language Models (LLMs) und deren Anwendungsbereiche ausführlich behandelt.
Termin | Ort | Preis* |
---|---|---|
26.08.2024- 29.08.2024 | Nürnberg | 2.255,05 € |
26.08.2024- 29.08.2024 | online | 2.255,05 € |
10.09.2024- 13.09.2024 | online | 2.255,05 € |
10.09.2024- 13.09.2024 | Nürnberg | 2.255,05 € |
14.10.2024- 17.10.2024 | online | 2.255,05 € |
14.10.2024- 17.10.2024 | Nürnberg | 2.255,05 € |
PyTorch, Datensätze und Models
Datensatz erstellen
Training des Models
Erstellung einer Datapipe
Transfer Learning und Pretrained Models
Vortrainierte Modelle für Computer Vision
Natural Language Processing
Bildklassifikation mit Torchvision
Pretained Models für Computer Vision
Modelle mit TorchServe bereitstellen
Datensätze und Transformationen für Objekterkennung und Bildsegmentierung
Models für Objekterkennung und Bildsegmentierung
Models zur Bewertung der Objekterkennung
Word Embeddings und Text Classification
Kontextuelle Word Embeddings mit Transformers
Huggingface Pipelines für NLP-Aufgaben
Zusammenfassung und LLMs
In dieser 4-tägigen Schulung "LFD473 PyTorch in Practice: An Applications-First Approach" liegt der Fokus darauf Ihnen praxisorientierte Kenntnisse zu PyTorch zu vermitteln. Die Agenda erstreckt sich über verschiedene Anwendungsbereiche und beginnt mit einer Einführung in PyTorch sowie dem PyTorch-Ökosystem. Der Schulungsinhalt umfasst die Erstellung von Datensätzen, das Training von Models, die Bereitstellung mit TorchServe und die Anwendung von Transfer Learning.
Die Schulung deckt praxisnahe Anwendungsfälle ab, darunter Computer Vision, Natural Language Processing, Objekterkennung, Bildsegmentierung, Textklassifikation und weitere. Mithilfe von Hands-On Übungen werden Ihnen die Kenntnisse vermittelt, Modelle zu erstellen und zu bewerten. Zusätzlich werden fortgeschrittene Themen wie Large Language Models (LLMs) und deren Anwendungsbereiche ausführlich behandelt.
Für eine optimale Teilnahme am Kurs empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:
Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.