IT-Trainer Jobs und Stellenangebote: LFD473 PyTorch in Practice: An Applications-First Approach
Seminardauer: 4 Tage
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IT-Trainer Jobs und Stellenangebote: LFD473 PyTorch in Practice: An Applications-First Approach, Data Scientist, KI-Experte, Künstliche Intelligenz (KI), Linux Foundation, PyTorch.
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Agenda
PyTorch, Datensätze und Models
- Was ist PyTorch?
- Das PyTorch-Ökosystem
- Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen
- Softwareentwicklung vs. Machine und Deep Learning
- "Hello Model"
- Naming Is Hard
- Setup und Environment
Datensatz erstellen
- Tensoren, Geräte und CUDA
- Datasets
- Dataloader
- Datapipes
Training des Models
- Recap
- Models
- Loss Functions
- Gradients und Autograd
- Optimizers
- Raw Training Loop
- Evaluation
- Models speichern und laden
- NonLinearities
Erstellung einer Datapipe
- Ein neuer Datensatz
- Rundgang durch High-Level-Bibliotheken
Transfer Learning und Pretrained Models
- Was ist Transferlernen?
- Torch Hub
- Computer Vision
- Auslassen
- ImageFolder-Datensatz
Vortrainierte Modelle für Computer Vision
- PyTorch Image Models
- HuggingFace
Natural Language Processing
- Natural Language Processing
- Ein Logit oder zwei Logits?
- Cross-Entropy-Loss
- TensorBoard
- Hugging Face Pipelines
- Generative Models
Bildklassifikation mit Torchvision
- Torchvision
- Pretained Models als Feature Extractors
Pretained Models für Computer Vision
- Feinanpassung vortrainierter Modelle
- Zero-Shot-Image Klassifikation
Modelle mit TorchServe bereitstellen
- Archivierung und Bereitstellung von Models
- TorchServe
Datensätze und Transformationen für Objekterkennung und Bildsegmentierung
- Objekterkennung, Bildsegmentierung und Keypoint-Erkennung
- Bounding Boxes
- Torchvision-Operatoren
- Transforms (V2)
- Benutzerdefinierter Datensatz für Objekterkennung
Models für Objekterkennung und Bildsegmentierung
- Models
Models zur Bewertung der Objekterkennung
- Rückblick
- Vorhersagen treffen
- Bewertung
- YOLO
- HuggingFace Pipelines für Objekterkennung
- Zero-Shot-Objekterkennung
Word Embeddings und Text Classification
- Torchtext
- AG News-Datensatz
- Tokenisierung
- Embeddings
- Vektor Datenbanken
- Zero-Shot Text Classification
- Chunking-Strategien
Kontextuelle Word Embeddings mit Transformers
- Attention is All You Need
- Transformer
- Encoder-Based Model für die Klassifikation
- Kontextuelle Embeddings
Huggingface Pipelines für NLP-Aufgaben
- HuggingFace Pipelines
Zusammenfassung und LLMs
- EDGAR-Datensatz
- Halluzinationen
- Asymmetric Semantic Search
- ROUGE-Score
- Decoder-Based Models
- Large Language Models (LLMs)