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Schulung Modellentwicklung mit PyTorch

Optimierung von maschinellen Lernprozessen mit PyTorch

3 Tage / S4261

Schulungsformen

Offene Schulung


Inhouse-/Firmenschulung

  • 3 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Individualschulung

  • 3 Tage - anpassbar
  • Termin nach Wunsch
  • Preis nach Angebot
  • In Ihrem Hause oder bei der GFU

Beschreibung

PyTorch ist ein leistungsfähiges und vielseitiges Deep-Learning-Framework, das sich besonders durch seine dynamischen Computergrafen, Benutzerfreundlichkeit und starke GPU-Unterstützung auszeichnet. Es ist ideal für Forscher und Entwickler, die flexible und innovative Modelle erstellen möchten, und wird häufig für Anwendungen in der Bildverarbeitung, Natural Language Processing und generativen Modellen verwendet. Die große und aktive Community, zusammen mit umfangreicher Dokumentation und Support, macht PyTorch zu einer hervorragenden Wahl für alle, die in den Bereich des Deep Learning einsteigen oder ihre Projekte auf die nächste Stufe heben möchten.
Die Teilnehmenden lernen die grundlegenden und fortgeschrittenen Techniken zur Nutzung von PyTorch kennen. Das Seminar umfasst die Einführung in PyTorch, Installation und Einrichtung, grundlegende Konzepte und Architektur, Datenverarbeitung und Datasets, Aufbau und Training von Modellen, fortgeschrittene Modellarchitekturen, Hyperparameter-Tuning, Transfer Learning sowie Modellbereitstellung und -export. Praktische Übungen helfen den Teilnehmenden, das Gelernte direkt umzusetzen und ihre Fähigkeiten in der Nutzung von PyTorch zu verbessern.

Schulungsziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, PyTorch effektiv zu nutzen, um leistungsstarke, skalierbare und benutzerfreundliche Modelle zu entwickeln, die Geschäftsprozesse verbessern, Sicherheitsmaßnahmen implementieren und die Datenverarbeitung optimieren. Sie lernen, wie sie Projekte planen, erweiterte Funktionen implementieren und die Datenverarbeitung optimieren

Details

Wer teilnehmen sollte

Dieses Seminar richtet sich an Datenwissenschaftler, Softwareentwickler, Machine Learning Ingenieure und technische Projektmanager, die ihre Kenntnisse in der Nutzung von PyTorch erweitern möchten. Grundlegende Kenntnisse in der Programmierung und maschinellem Lernen sind nützlich

Ihre Schulung


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Lernmethode

Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis

Wie auch bei unseren Präsenz-Seminaren: Ausgewogene Mischung aus Theorie und praktischen Übungen. Trainer durchgehend präsent.

Unterlagen

Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann.

Seminarunterlagen oder Fachbuch inklusive (per Post). Das Fachbuch wählt der Trainer passend zum Seminar aus - Ihren individuellen Buch-Wunsch berücksichtigen wir auf Nachfrage gerne.

Arbeitsplatz
PC/VMs für jeden Teilnehmenden
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
  • Online Meeting + Remote Zugriff auf persönlichen GFU-Schulungs-PC
  • Keine Installation auf dem eigenen PC notwendig
Lernumgebung

Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.

Arbeitsmaterialien

DIN A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its

Teilnahmezertifikat

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen am Ende des Seminars ausgehändigt.

Die Teilnahmezertifikat inkl. Inhaltsverzeichnis wird Ihnen per Post zugesandt.


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
Teilnehmendenzahl

min. 1, max. 8 Personen

Garantierte Durchführung

Ab 1 Teilnehmenden*

Schulungszeiten
3 Tage, 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung
GFU Schulungszentrum oder Virtual Classroom
GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz

oder online im Virtual Classroom oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung

Um ein optimales Raumklima zu gewährleisten, haben wir das Schulungszentrum mit 17 hochmodernen Trotec TAC V+ Luftreinigern ausgestattet. Diese innovative Filtertechnologie (H14 zertifiziert nach DIN EN1822) sorgt dafür, dass die Raumluft mehrfach pro Stunde umgewälzt wird und Schadstoffe zu 99.995% im HEPA-Filter abgeschieden und infektiöse Aerosole abgetötet werden.

Zusätzlich sind alle Räume mit CO2-Ampeln ausgestattet, um jederzeit eine hervorragende Luftqualität sicherzustellen.

Räumlichkeiten

Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur

Bequem aus dem Homeoffice von überall

Preisvorteil

Dritter Mitarbeitende nimmt kostenfrei teil.

Eventuell anfallende Prüfungskosten für den dritten Teilnehmenden werden zusätzlich berechnet.

Hinweis: Um den Erfolg der Schulung zu gewährleisten, sollte auch der dritte Teilnehmende die erwarteten Vorkenntnisse mitbringen.

All-Inclusive

Gebäck, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch

Eine Auswahl unserer Frühstücks-Snacks und Nervennahrungs-Highlights senden wir Ihnen mit den Seminarunterlagen per Post zu.

Barrierefreiheit

Das GFU-Schulungszentrum (Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

-
Rechnungsstellung

Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.

Stornierung

Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars

Vormerken statt buchen

Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen


Präsenz-Schulung

Online-Schulung
  • Eigener Shuttle-Service
  • Reservierte Parkplätze
  • Hotelreservierung
  • Technik-Sofort-Support

Inhalt

  • Einführung in PyTorch
    • Überblick über PyTorch: Was ist es und warum ist es wichtig?
    • Hauptmerkmale und Vorteile von PyTorch im Vergleich zu anderen Deep-Learning-Frameworks.
    • Anwendungsfälle und typische Szenarien für die Nutzung von PyTorch.
  • Installation und Einrichtung
    • Systemanforderungen und notwendige Software.
    • Installation von PyTorch auf verschiedenen Plattformen (Windows, macOS, Linux).
    • Einrichtung der Entwicklungsumgebung (z.B. Jupyter Notebook, VSCode).
  • Grundlegende Konzepte und Architektur
    • Einführung in Tensors und grundlegende Tensor-Operationen.
    • Überblick über die Architektur von PyTorch: Autograd, nn.Module, Optimizers.
    • Verständnis der Rechen-Graphen und der automatischen Differenzierung.
  • Datenverarbeitung und Datasets
    • Laden und Vorverarbeiten von Daten mit PyTorch DataLoader und Dataset.
    • Nutzung von torchvision für den Umgang mit Bilddaten.
    • Datenaugmentation und Transformationen.
  • Praktische Übung 1: Einrichtung und grundlegende Tensor-Operationen
    • Problemstellung : Einrichtung der Umgebung und Durchführung grundlegender Operationen mit Tensors.
    • Lösung :
      • Installation von PyTorch und Einrichtung der Entwicklungsumgebung.
      • Erstellen und Manipulieren von Tensors.
      • Durchführung grundlegender mathematischer Operationen mit Tensors.
      • Tool : Jupyter Notebook, PyTorch.
      • Ergebnis : Eine funktionsfähige PyTorch-Umgebung und ein grundlegendes Verständnis von Tensor-Operationen.
  • Aufbau von Neuronalen Netzwerken
    • Einführung in nn.Module und den Aufbau von neuronalen Netzwerken.
    • Erstellen von einfachen Modellen (z.B. lineare Modelle, MLPs).
    • Implementierung von Forward- und Backward-Pass.
  • Training von Modellen
    • Definition von Verlustfunktionen und Optimierern.
    • Training von Modellen und Überwachung des Trainingsfortschritts.
    • Vermeidung von Overfitting durch Regularisierung und Dropout.
  • Modellbewertung und Validierung
    • Evaluierung von Modellen anhand von Metriken (z.B. Genauigkeit, Verlust).
    • Aufteilung der Daten in Trainings-, Validierungs- und Test-Sets.
    • Implementierung von K-Fold Cross-Validation.
  • Praktische Übung 2: Aufbau und Training eines neuronalen Netzwerks
    • Problemstellung : Aufbau und Training eines einfachen neuronalen Netzwerks zur Klassifikation von MNIST-Bilddaten.
    • Lösung :
      • Implementierung eines neuronalen Netzwerks mit nn.Module.
      • Definition von Verlustfunktion und Optimierer.
      • Training des Modells und Evaluierung der Leistung.
      • Tool : Jupyter Notebook, PyTorch, torchvision.
      • Ergebnis : Ein trainiertes Modell zur Klassifikation von MNIST-Daten.
  • Fortgeschrittene Modellarchitekturen
    • Einführung in Convolutional Neural Networks (CNNs) und Recurrent Neural Networks (RNNs).
    • Aufbau und Training von CNNs zur Bildklassifikation.
    • Implementierung von RNNs für sequenzielle Daten.
  • Hyperparameter-Tuning und Optimierung
    • Techniken zur Hyperparameter-Optimierung (Grid Search, Random Search).
    • Nutzung von Bibliotheken zur Hyperparameter-Tuning (z.B. Optuna).
    • Implementierung von Early Stopping und Learning Rate Scheduling.
  • Einsatz von vortrainierten Modellen und Transfer Learning
    • Nutzung vortrainierter Modelle aus torchvision.models.
    • Implementierung von Transfer Learning zur Anpassung vortrainierter Modelle an spezifische Aufgaben.
    • Feintuning und Anpassung von vortrainierten Modellen.
  • Modellbereitstellung und -export
    • Export von Modellen mit TorchScript und ONNX.
    • Bereitstellung von PyTorch-Modellen für Inferenz in Produktionsumgebungen.
    • Implementierung von REST-APIs zur Bereitstellung von Modellen.
  • Praktische Übung 3: Aufbau und Training eines CNNs sowie Transfer Learning
    • Problemstellung : Aufbau und Training eines CNNs zur Bildklassifikation und Anwendung von Transfer Learning.
    • Lösung :
      • Implementierung eines CNNs zur Bildklassifikation.
      • Nutzung eines vortrainierten Modells und Anpassung an eine neue Bildklassifikationsaufgabe.
      • Export des Modells und Implementierung einer einfachen REST-API zur Modellbereitstellung.
      • Tool : Jupyter Notebook, PyTorch, torchvision, Flask (für REST-API).
      • Ergebnis : Ein trainiertes CNN, angepasstes vortrainiertes Modell und eine einfache REST-API zur Bereitstellung des Modells.

Buchungsmöglichkeiten

Online oder in Präsenz teilnehmen

Sie können sowohl Online als auch in Präsenz am Seminar teilnehmen. Klicken Sie bei Ihrer Buchung oder Anfrage einfach die entsprechende Option an.

Weiterbildung Modellentwicklung mit PyTorch

TerminOrtPreis
23.09.-25.09.2024
Plätze vorhanden
Köln 1.930,00
Köln 1.930,00 Buchen Vormerken
09.12.-11.12.2024
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
05.03.-07.03.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
26.05.-28.05.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
28.07.-30.07.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
27.10.-29.10.2025
Plätze vorhanden
Köln / Online 1.930,00
Köln / Online 1.930,00 Buchen Vormerken
  • Buchen ohne Risiko
  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Dritter Mitarbeitende kostenfrei
Inhouse-/Firmenschulung

Inhalte werden auf Wunsch an die Anforderungen Ihres Teams angepasst.

Individualschulung

Fokus aufs Fachliche und maximaler Raum für individuelle Fragen.

Nachbetreuung

Unterstützung nach der Schulung durch
individuelle Nachbetreuung

Details & Anfrage

So haben GFU-Kunden gestimmt

Zu diesem Seminar wurden noch keine Bewertungen abgegeben.

FAQ für Offene Schulungen
  • Alle folgenden Schulungsformen können auch Online als Virtual Classroom durchgeführt werden.
  • Eine Offene Schulung findet zu einem festgelegten Zeitpunkt im voll ausgestatteten Schulungszentrum oder Online/Remote statt. Sie treffen auf Teilnehmende anderer Unternehmen und profitieren vom direkten Wissensaustausch.
  • Eine Inhouse-/Firmen-Schulung geht auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens ein. Sie erhalten eine kostenfreie Beratung von Ihrem Seminarleiter und können Inhalte und Dauer auf Ihren Schulungsbedarf anpassen. Inhouse-Schulungen können Europaweit durchgeführt werden.
  • Bei einer Individual-Schulung erhalten Sie eine 1-zu-1 Betreuung und bestimmen Inhalt, Zeit und Lerntempo. Der Dozent passt sich Ihren Wünschen und Bedürfnissen an.

Sie können unsere Schulungen auch als Remote Schulung im Virtual Classroom anfragen.

In drei Schritten zum Online Seminar im Virtual Classroom:

  1. Seminar auswählen und auf "Buchen" klicken
  2. Wählen Sie bei "Wie möchten Sie teilnehmen?" einfach "Online" aus.
  3. Formular ausfüllen und über den Button "Jetzt buchen" absenden.

Unser Kundenservice meldet sich bei Ihnen mit der Buchungsbestätigung.

Unsere Online Schulungen finden im Virtual Classroom statt. Ein Virtual Classroom bündelt mehrere Werkzeuge, wie Audio-Konferenz, Text-Chat, Interaktives Whiteboard, oder Application Sharing.

Vorteile von Virtual Classroom:

  • Sie erhalten 1 zu 1 die gleiche Lernumgebung, die Sie auch vor Ort bei uns vorfinden
  • Die technische Vorbereitung wird von den GFU-Technikern vorgenommen
  • Sie erhalten remote Zugriff auf Ihren persönlichen Schulungs-PC im GFU-Seminarraum
  • Die Virtual Classroom Lösung lässt sich auch im Browser betreiben
  • Die GFU-Technik leistet wie gewohnt Soforthilfe bei Problemen
  • Die Schulungsunterlagen bekommen Sie per Post zugeschickt
  • Sie sparen Reisekosten und Zeit
  • 23. Sep. - 25. Sep. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 09. Dez. - 11. Dez. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 05. Mär. - 07. Mär. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 26. Mai - 28. Mai ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • 28. Jul. - 30. Jul. ✓ Noch einige Plätze frei ▶ Köln + Online/Remote
  • Auch als Inhouse-Schulung, bundesweit mit Termin nach Wunsch und individuellen Inhalten
  • Buchen ohne Risiko! Kostenfreie Stornierung bis zum Vortag des Seminars
Das GFU-Sorglos-Paket

Buchen Sie diese kostenfreien Serviceleistungen für Präsenzseminare ganz einfach während des Buchungsprozesses dazu!

Shuttle Service
Shuttle Service

Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
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Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
Verpflegung

Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
Parkplätze

Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

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TEILNEHMENDE
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SEMINARTHEMEN
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DURCHGEFÜHRTE SEMINARE
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