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Spezialisierung „PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge“

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Spezialisierung „PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge“

Master Deep Learning with PyTorch.

Master deep learning with PyTorch, covering Regression, CNNs, GANs, NLP, and more.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Packt - Course Instructors

Dozent: Packt - Course Instructors

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aus 88 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

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4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Identify and describe the fundamental concepts of PyTorch, machine learning, and deep learning, including neural networks.

  • Implement PyTorch models for tasks such as classification and regression, incorporating principles of deep learning.

  • Evaluate and optimize model performance using metrics and techniques for underfitting, overfitting, and hyperparameter tuning.

  • Develop advanced AI applications using GANs, CNNs, and RNNs, and deploy models effectively.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Fine-tuning
  • Kategorie: Generative Model Architectures
  • Kategorie: Graph Theory
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Transfer Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Classification Algorithms
  • Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Vision Transformer (ViT)

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  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Foundations and Core Concepts of PyTorch

Foundations and Core Concepts of PyTorch

KURS 1, 7 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Set up and configure a PyTorch environment.

  • Understand fundamental AI and machine learning concepts.

  • Build, train, and evaluate neural networks from scratch, utilizing various optimization techniques

  • Apply PyTorch to real-world deep learning tasks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Software Installation
Kategorie: System Configuration
Kategorie: Fine-tuning
Building and Training Neural Networks with PyTorch

Building and Training Neural Networks with PyTorch

KURS 2, 8 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build and train neural networks using PyTorch for various tasks.

  • Implement classification models with multi-class, multi-label datasets, and CNNs for image and audio classification.

  • Apply object detection techniques using the YOLO algorithm.

  • Explore neural style transfer, transfer learning, and implement RNNs and LSTM networks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Model Training
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Data Processing
Advanced PyTorch Techniques and Applications

Advanced PyTorch Techniques and Applications

KURS 3, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Create and assess ML models for specific datasets, evaluating performance with proper metrics.

  • Design autoencoders for dimensionality reduction and build GANs for data simulation, analyzing quality.

  • Develop Graph Neural Networks for graph data and implement Transformers, including Vision Transformers.

  • Enhance models with semi-supervised learning using limited data, and deploy them with Flask on Google Cloud.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
Kategorie: Flask (Web Framework)
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Model Training
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Vision Transformer (ViT)
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Network Model
Kategorie: Graph Theory
Kategorie: Embeddings

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Lernender seit 2018
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Jennifer J.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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