Seminarinformationen

Seminar - Ziel

In diesem 5-tägigen Seminar „Deep Learning mit Python und Pytorch“ erlernen Sie die grundlegenden Konzepte. Der Schwerpunkt der Schulung liegt auf dem Erwerb grundlegender Kenntnisse in Python und Numpy. Diese Fähigkeiten ermöglichen es Ihnen, einfache Machine Learning-Algorithmen eigenständig zu entwickeln. Besonderes Augenmerk wird auf die praktische Anwendung im Bereich Deep Learning gelegt, wobei Themen, die in diesem Kontext weniger relevant sind, wie etwa die Erstellung von GUIs mit Tkinter oder Webentwicklung, gezielt ausgeklammert werden.

Nach Abschluss des Seminars werden Sie mit den Grundlagen des Deep Learnings vertraut sein und ein erstes Verständnis für das weitverbreitete Framework Pytorch erworben haben. Dies bildet eine solide Grundlage für einen erfolgreichen Einstieg in die Welt des Deep Learning und bietet eine stabile Basis für weiterführende Erfahrungen in diesem spannenden Bereich.

Teilnehmer - Zielgruppe

  • Entwickler

Python wird hier von Grund auf vorgestellt, doch strebt der Kurs schnell anspruchsvolle Konzepte an, so dass er nicht als allgemeiner Einstiegskurs in die Programmierung geeignet ist.

Kurs - Voraussetzungen

  • Mathematisches Grundverständnis, objektorientierte und funktionale Programmierung
  • Kenntnisse in einer Programmiersprache wie Javascript, Java, C#, C++.

Seminardauer

  • 5 Tage
  • 09:00 Uhr bis 17:00 Uhr

Schulungsunterlagen

  • nach Absprache

Seminar-Inhalt / Agenda

Hintergrund

  • Historische Entwicklung von Python
  • Heutige Anwendungsbereiche
  • Installation
  • Unterstützung in IDEs (Visual Studio Code, Pycharm)
  • Jupyter Notebooks
  • Cloud Angebote: Google Colab, AWS Sagemaker
  • Kurze Tour durch die Sprache

Sprachkozepte

  • Datentypen
  • Kontrollstrukturen
  • Funktionen, Lambda Funktionen
  • Klassen und Objekte
  • Vererbung
  • Fehlerbehandlung
  • Module
  • Standardbausteine (Dateien, reguläre Ausdrücke, ...)

Numpy und andere Bibliotheken

  • Anwendungsbereich
  • Datentypen
  • Basisoperationen
  • Indizierung
  • Broadcasting
  • Visuelle Aufbereitung mit Matplotlib
  • Kurzvorstellung Pandas, Seaborn

Lineare Regression

  • Problemstellung
  • Implementierung mit Python und Numpy
  • Mathematischer Hintergrund
  • Gradient Descent, Intuition dahinter, Herleitung
  • Loss Funktionen mit mathematischer Diskussion
  • Variante Logistic Regression zur Klassifizierung

Pytorch

  • Historische Entwicklung
  • Tensor als Basistyp mit Operationen
  • Ausführiche Behandlung von Dimensionierung
  • Linear und Logistic Regression mit Pytorch
  • Data Set und DataLoader
  • Standarddatensätze wie MNIST, FashionMNIST
  • Multi Layer Perceptrons
  • nn.Module als Basisbaustein
  • Lossfunktionen und Optimizer
  • Trainingsschleife, Validation Set
  • Prediction

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