LFD473 PyTorch in Practice: An Applications-First Approach

• Einführung in PyTorch und seine Anwendungen
  
  • Grundlagen von PyTorch und dessen Einsatzgebiete
  • Anwendungsorientierter Ansatz für den praktischen Einsatz
  
  
• Bilderkennung und Computer Vision mit PyTorch
  
  • CNNs (Convolutional Neural Networks) für Bilderkennung
  • Anwendungen in der Computer Vision
  
  
• Sprachverarbeitung und Natural Language Processing (NLP)
  
  • RNNs (Recurrent Neural Networks) für Textdaten
  • Anwendungen in der Sprachverarbeitung und NLP
  
  
• Anwendungsgebiete und Case Studies
  
  • Praxisnahe Fallstudien und Anwendungsszenarien
  • Vorstellung erfolgreicher Anwendungen von PyTorch in verschiedenen Bereichen
  
  
• Modelltraining und Evaluierung
  
  • Praktisches Training neuronaler Netze mit PyTorch
  • Bewertung und Optimierung von Modellen
  
  
• Deployment von Modellen
  
  • Umsetzung und Bereitstellung von trainierten Modellen
  • Integration von PyTorch in reale Anwendungen
  
  
• Ethik und Verantwortung in der KI
  
  • Diskussion über ethische Aspekte von KI-Anwendungen
  • Betrachtung der Verantwortung in der Entwicklung von KI-Systemen
  
  
• Praktische Übungen und Projekte
  
  • Anwendungsbezogene Übungen und praktische Umsetzung
  • Entwicklung eigener Projekte unter Anleitung
  
  
• Zusammenfassung und Ausblick
  
  • Rückblick auf die behandelten Themen
  • Einblick in zukünftige Entwicklungen und Trends in PyTorch und KI
  
  

Dieses Seminar bietet einen praxisorientierten Ansatz für die Anwendung von PyTorch in verschiedenen Szenarien des maschinellen Lernens und ermöglicht den Teilnehmenden, ihr Wissen durch praktische Übungen und Fallstudien zu festigen.