PyTorch für Deep Learning Bootcamp: Vom Anfänger zum Meister

Was ist PyTorch und warum lohnt sich Ihre Zeit?

PyTorch ist ein leistungsstarkes Framework für maschinelles Lernen und Deep Learning, entwickelt in Python.

Mit PyTorch können Sie neue Deep-Learning-Algorithmen erstellen und fortschrittliche neuronale Netzwerke nutzen, die viele aktuelle Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) antreiben.

Es ist heutzutage auch äußerst beliebt, was bedeutet, dass es viele Jobmöglichkeiten gibt!

Hervorzuhebende Unternehmen, die PyTorch nutzen, sind:

• Tesla, das sich auf die Computer Vision-Technologie in ihren selbstfahrenden Fahrzeugen stützt
• Meta, das es für Kuratierung und Inhaltsverständnis auf seinen Plattformen nutzt
• Apple, das es für verbesserte Fotofunktionen implementiert.

Was ist noch aufregender?

Viel der bahnbrechenden Forschung im maschinellen Lernen wird mit PyTorch durchgeführt, sodass Sie durch das Erlernen an der Spitze dieses sich schnell entwickelnden Bereichs stehen.

Sie werden PyTorch in einer großartigen Gemeinschaft lernen.

Alumni von Zero To Mastery haben Positionen bei führenden Technologieunternehmen wie Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, Uber, Meta, Shopify und vielen mehr in den Bereichen maschinelles Lernen und Deep Learning erhalten.

Sie könnten der Nächste sein.

Durch die Anmeldung heute erhalten Sie Zugang zu unserem exklusiven Live-Online-Community-Klassenzimmer, in dem Sie mit Tausenden von Kommilitonen, Mentoren, TAs und Dozenten interagieren werden.

Das Beste daran? Sie werden PyTorch von einem erfahrenen Machine Learning Engineer lernen, der auch ein außergewöhnlicher Dozent ist!

Was beinhaltet dieser PyTorch-Kurs?

Dieser Kurs ist sehr praxisorientiert und projektbasiert. Vergessen Sie das gedankenlose Starren auf den Bildschirm; das überlassen wir anderen Tutorials und Kursen.

• Führen Sie Experimente durch
• Nehmen Sie an Übungen teil, um Ihre Fähigkeiten zu verfeinern
• Erstellen Sie tatsächliche Deep-Learning-Modelle und Projekte, die reale Szenarien widerspiegeln

Am Ende werden Sie über ein starkes Skillset verfügen, um moderne Deep-Learning-Lösungen zu entwickeln, die großen Technologieunternehmen begegnen.

⚠ Achtung: Dieser Kurs ist umfassend. Aber keine Sorge — Daniel wird Sie durch jeden Schritt führen, angefangen bei den Grundlagen!

Was Sie in diesem PyTorch-Kurs lernen werden:

1. PyTorch Grundlagen — Wir beginnen mit den wesentlichen Grundlagen, um sicherzustellen, dass auch Anfänger mithalten können.

Im maschinellen Lernen werden Daten als Tensoren (wesentlich Sammlungen von Zahlen) dargestellt. Die Beherrschung der TENSOR-Erstellung in PyTorch ist entscheidend für die Entwicklung von Machine-Learning-Algorithmen. In diesem Abschnitt tauchen wir tief in den PyTorch-Tensor-Datentyp ein.

2. PyTorch-Prozess — Jetzt, da Sie die Grundlagen verstanden und Tensoren erstellt haben, was kommt als nächstes?

Mit dem PyTorch-Prozess lernen Sie, wie man von Daten zu Tensoren zu trainierten neuronalen Netzwerkmodellen übergeht. Diese Schritte werden Ihnen während Ihres gesamten Lernprozesses mit PyTorch vertraut werden.

3. Neuronale Netzwerkklassifikation in PyTorch — Klassifikation bleibt eine grundlegende Herausforderung im maschinellen Lernen.

• Wie klassifizieren Sie ein Objekt?
• Ist eine E-Mail Spam?
• Ist eine Kreditkartentransaktion betrügerisch?

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie ein neuronales Netzwerkklassifikationsmodell mit PyTorch entwickeln, um diese Fragen zu beantworten.

4. PyTorch für Computer Vision — Neuronale Netzwerke haben die Computer Vision revolutioniert, und PyTorch steht im Mittelpunkt vieler jüngster Fortschritte in diesem Bereich.

Tesla beispielsweise verwendet PyTorch für seine selbstfahrenden Algorithmen.

Im Abschnitt PyTorch für Computer Vision erstellen Sie ein PyTorch-Neuronales Netzwerk, das Muster in Bildern erkennt und sie entsprechend kategorisiert.

5. Erstellen benutzerdefinierter Datensätze in PyTorch — Die wahre Magie des maschinellen Lernens liegt darin, Muster in Ihren einzigartigen Datensätzen zu entdecken. Obwohl es viele vorgefertigte Datensätze gibt, wie integrieren Sie Ihre eigenen in PyTorch?

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie einen benutzerdefinierten Bilddatensatz für FoodVision Mini laden, ein Computer Vision-Modell, das Bilder von Gerichten wie Pizza, Steak und Sushi klassifizieren kann (Haben Sie schon Hunger auf das Lernen?).

Wir werden auf FoodVision Mini im Laufe des Kurses aufbauen.

6. Organisieren von Code in PyTorch — PyTorch ist darauf ausgelegt, Pythonic-ML-Code zu schreiben.

Es gibt zwei Hauptwege, um Machine-Learning-Code in Python zu erstellen:

1. Verwenden eines Jupyter/Google Colab-Notebooks (ideal für Experimente)
2. Implementieren von Python-Skripten (ausgezeichnet für Reproduzierbarkeit und Modularität)

In diesem Abschnitt lernen Sie, wie Sie die wertvollsten Teile Ihres Jupyter/Google Colab-Codes in wiederverwendbare Python-Skripte umwandeln, eine gängige Praxis im Bereich.

7. Nutzung von Transfer Learning in PyTorch — Was, wenn Sie das Lernen eines Modells für Ihre spezifischen Herausforderungen nutzen könnten? Genau darum geht es im Abschnitt Transfer Learning.

Sie werden entdecken, wie diese Technik es Ihnen ermöglicht, ein vortrainiertes Modell (auf Millionen von Bildern trainiert) für Klarheit und Leistungsverbesserung in Ihrem eigenen FoodVision Mini-Projekt anzupassen, was wertvolle Zeit und Ressourcen spart.

8. Verfolgung von Experimenten in PyTorch — An diesem Punkt beginnen Sie mit Teil 1 unseres Meilensteinprojekts!

Nachdem Sie mehrere PyTorch-Modelle erstellt haben, fragen Sie sich vielleicht, wie Sie überwachen, welches das beste ist.

Hier kommt das Verfolgen von Experimenten ins Spiel.

Unter Einhaltung des Mottos experimentieren, experimentieren, experimentieren! richten Sie ein System ein, um verschiedene Ergebnisse aus den FoodVision Mini-Experimenten zu protokollieren und sie zu analysieren, um die besten Ergebnisse zu ermitteln.

9. Replizieren von Forschungspapieren in PyTorch — Da maschinelles Lernen schnell wächst, werden täglich neue Forschungspapiere veröffentlicht. Das Verstehen erfordert Zeit und Übung.

In diesem Abschnitt trainieren Sie sich darin, ein Forschungspapier zum maschinellen Lernen aufzuschlüsseln und mit PyTorch zu replizieren.

Sie werden auch zu Teil 2 unseres Meilensteinprojekts übergehen, wo Sie die innovative Vision-Transformer-Architektur replizieren!

10. Modelle in PyTorch bereitstellen — Zu diesem Zeitpunkt sollte Ihr FoodVision-Modell gut abschneiden. Bis jetzt können jedoch nur Sie darauf zugreifen.

Wie können Sie also Ihre PyTorch-Modelle mit anderen teilen?

Dieser Abschnitt behandelt die Modellbereitstellung. In Teil 3 Ihres Meilensteinprojekts lernen Sie, Ihr bestes FoodVision Mini-Modell für das Web bereitzustellen, damit andere es mit ihren eigenen Lebensmittelbildern hochladen und testen können.

Was ist das Fazit?

Die Nachfrage nach maschinellem Lernen steigt, und durch Deep Learning wird Ihr Verständnis auf die nächste Stufe gehoben. Eine zunehmende Anzahl von Jobpositionen sucht nach dieser spezialisierten Expertise.

Unternehmen wie Tesla, Microsoft, OpenAI, Meta (ehemals Facebook + Instagram), Airbnb und viele andere sind auf PyTorch angewiesen.

Dies ist das umfassendste Online-Bootcamp, um PyTorch zu meistern und Ihre Reise als Deep Learning Engineer zu starten.

Warum zögern Sie also? Verbessern Sie Ihre Karriere und steigern Sie Ihr Einkommen, indem Sie PyTorch beherrschen und Deep Learning zu Ihrem Skillset hinzufügen 💪.

Sie haben nichts zu verlieren. Beginnen Sie jetzt mit dem Lernen, und wenn dieser Kurs Ihre Erwartungen nicht erfüllt, garantieren wir eine 100%ige Rückerstattung innerhalb von 30 Tagen. Kein Ärger, keine Fragen gestellt.