PyTorch für Computer Vision Ingenieure: Einsteigerkurs
Master PyTorch fundamentals, from tensors to advanced CNNs and transfer learning, to build and deploy robust computer vision models.
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PyTorch Fundamentals and Neural Network Construction
Unit 1: PyTorch Tensors: The Building Blocks
Tensor-Grundlagen
Tensor-Operationen
GPU-Beschleunigung
Unit 2: Autograd: Automatisches Differenzieren
Autograd verstehen
Gradienten berechnen
Unit 3: Neuronale Netze mit torch.nn
Bausteine des NN
CNNs für Bilder
Netzwerke zusammenstellen
Data Handling, Model Training, and Deployment Readiness
Unit 1: Effiziente Datenverwaltung
Dataset & DataLoader
Bild-Transformationen
Unit 2: Modelltraining und -bewertung
Loss-Funktionen verstehen
Optimierer im Detail
Der Trainings-Loop
Modellbewertung
Unit 3: Transfer Learning & Bereitstellung
Transfer Learning Basics
Modell anpassen & speichern