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Deep Learning - mit Python und PyTorch

Seminar - PC-COLLEGE Training GmbH - Institut für IT-Training

Dieses Seminar führt Sie in moderne Deep-Learning-Techniken ein. Sie arbeiten mit neuronalen Netzen wie CNNs, RNNs und MLPs und setzen diese mit PyTorch um. Neben dem Aufbau und Training lernen ...
Termin Ort Preis*
20.10.2025- 22.10.2025 Düsseldorf 2.011,10 €
20.10.2025- 22.10.2025 Dresden 2.011,10 €
20.10.2025- 22.10.2025 Stuttgart 2.011,10 €
20.10.2025- 22.10.2025 Berlin 2.011,10 €
17.12.2025- 19.12.2025 Düsseldorf 2.011,10 €
17.12.2025- 19.12.2025 Stuttgart 2.011,10 €
17.12.2025- 19.12.2025 Dresden 2.011,10 €
17.12.2025- 19.12.2025 Berlin 2.011,10 €
19.01.2026- 21.01.2026 Dresden 2.011,10 €
19.01.2026- 21.01.2026 Berlin 2.011,10 €
19.01.2026- 21.01.2026 Düsseldorf 2.011,10 €
19.01.2026- 21.01.2026 Stuttgart 2.011,10 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
Einführung in Deep Learning
- Unterschiede zu klassischem ML
- Mathematische Grundlagen neuronaler Netze
Architekturen neuronaler Netze
- MLPs (Multilayer Perceptrons)
- CNNs (Convolutional Neural Networks)
- RNNs (Recurrent Neural Networks)
Arbeiten mit PyTorch
- Modellaufbau und Training
- Vergleich mit anderen Frameworks (TensorFlow und Keras)
Hyperparameter-Tuning
- Lernrate, Batchgröße, Optimizer
- Early Stopping und Regularisierung
Deep-Learning-Projekte praktisch anwenden
- Bildklassifikation
- Textanalyse oder Zeitreihenprognosen
Modell-Bereitstellung und Skalierung
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:
Siehe Beschreibung und Inhalt.
Teilnahmevoraussetzungen:
Sicherer Umgang mit Python und gute Kenntnisse im Machine Learning. Erste Erfahrungen mit NumPy oder Pandas sind hilfreich.
Material:
Im Preis enthalten sind PC-COLLEGE - Zertifikat, Pausenverpflegung, Getränke und Kursmaterial.
Förderung:
Bildungsscheck, andere auf Anfrage
Zielgruppe:
Sie erstellen eigene Deep-Learning-Modelle, wählen passende Architekturen und trainieren diese mit modernen Frameworks für praxisnahe Anwendungen.
Seminarkennung:
PD2251217-B
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