PyTorch
Deep Learning mit PyTorch in der Praxis - Von der Auswahl des Verfahrens bis zum Deployment. Mit vollständigen Codebeispielen
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Erscheint vorauss. 5. Februar 2026
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PyTorch-Programmierung professionell! Das meistgenutzte Deep-Learning-Framework in der Praxis: Lernen Sie für spezifische Aufgaben aus realen Projektszenarien, wie Sie mit PyTorch KI-Modelle trainieren, optimieren und produktiv einsetzen. Bert Gollnick zeigt Ihnen in diesem Buch alle einschlägigen Verfahren inklusive Python-Implementierung, von linearer Regression über das Finetunig von Computer-Vision-Modellen bis zu großen Sprachmodellen und der Kombination mehrerer Verfahren.Die Anwendungen beinhalten Computer Vision, RAG-Systeme, Zeitreihenanalysen und vieles mehr. Sie evaluieren und d...
PyTorch-Programmierung professionell! Das meistgenutzte Deep-Learning-Framework in der Praxis: Lernen Sie für spezifische Aufgaben aus realen Projektszenarien, wie Sie mit PyTorch KI-Modelle trainieren, optimieren und produktiv einsetzen. Bert Gollnick zeigt Ihnen in diesem Buch alle einschlägigen Verfahren inklusive Python-Implementierung, von linearer Regression über das Finetunig von Computer-Vision-Modellen bis zu großen Sprachmodellen und der Kombination mehrerer Verfahren.
Die Anwendungen beinhalten Computer Vision, RAG-Systeme, Zeitreihenanalysen und vieles mehr. Sie evaluieren und deployen Ihre Modelle mit modernsten Methoden und lernen dafür Tools wie FlowML, TensorBoard und FastAPI kennen.
Profitieren Sie von vollständigen Codebeispielen, die auf handelsüblicher Hardware lauffähig sind, und entdecken Sie das Zusammenspiel mit PyTorch Lightning, HuggingFace und weiteren Tools.
Aus dem Inhalt:
Installation des FrameworksDeep-Learning-GrundkonzepteVortrainierte Modelle verwendenDaten vorbereitenKlassifizierungsaufgabenComputer VisionEmpfehlungssystemeGraph Neural Networks Große Sprachmodelle (LLMs)Zeitreihen-VorhersagenPyTorch LightningLangChainCloud-Deployment mit HerokuFlowML, TensorBoard und WandBLokaler Einsatz mit FastAPI
Die Anwendungen beinhalten Computer Vision, RAG-Systeme, Zeitreihenanalysen und vieles mehr. Sie evaluieren und deployen Ihre Modelle mit modernsten Methoden und lernen dafür Tools wie FlowML, TensorBoard und FastAPI kennen.
Profitieren Sie von vollständigen Codebeispielen, die auf handelsüblicher Hardware lauffähig sind, und entdecken Sie das Zusammenspiel mit PyTorch Lightning, HuggingFace und weiteren Tools.
Aus dem Inhalt:
Installation des FrameworksDeep-Learning-GrundkonzepteVortrainierte Modelle verwendenDaten vorbereitenKlassifizierungsaufgabenComputer VisionEmpfehlungssystemeGraph Neural Networks Große Sprachmodelle (LLMs)Zeitreihen-VorhersagenPyTorch LightningLangChainCloud-Deployment mit HerokuFlowML, TensorBoard und WandBLokaler Einsatz mit FastAPI
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