Praxisseminar Deep Learning mit PyTorch, Computer Vision, NLP

Dieses dreitägige Online-Seminar bietet Ihnen einen intensiven und praxisorientierten Deep Dive in die Welt des AI Engineering mit PyTorch. Wir bearbeiten komplexe Problem­stellungen, implementieren fortgeschrittene Modelle und optimieren Lösungen in Coding-Sessions . Sie vertiefen Ihre Kenntnisse in PyTorch durch die Entwicklung, Optimierung und das Debugging von Regressions- und Klassifikationsmodellen und lernen, wie sich Vektordatenbanken und Retrieval-Augmented Generation (RAG) effektiv einsetzen lassen. Zudem gewinnen Sie Einblicke in die Anwendung von Deep Learning in der Computer Vision durch Bildklassifizierung, Objekterkennung und Segmentierung. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Natural Language Processing mit Large Language Models (LLMs) , inklusive Prompt Engineering und dem Einsatz von Tools wie LangChain zur Lösung komplexer Textverarbeitungsaufgaben. Sie vertiefen Ihr Verständnis durch Hands-on-Übungen an realen Datensätzen, erhalten direktes Feedback und lernen, Herausforderungen im Modelltraining und -einsatz zu meistern.

Sie beherrschen die Implementierung und Optimierung von Deep Learning Modellen mit PyTorch für diverse Anwendungsfälle. Pie entwickeln und Finetunen Modelle für anspruchsvolle Bildverarbeitungs­aufgaben. Sie wenden fortgeschrittene NLP-Techniken, inklusive LLMs und Prompt Engineering, in PyTorch-basierten Systemen an. Sie lernen, häufige Probleme beim Modelltraining durch Fehleranalyse zu identifizieren und zu beheben. Sie verstehen, wie Deep Learning-Modelle in komplexere AI-Engineering-Workflows integriert werden.