Durchführungsgarantie
Jede Schulung findet statt: maximale Planungssicherheit für Ihr Team.
5 Tage | Nächster Termin am 12. - 16.01.2026 | Bundesweit oder Live-Online
4.9 / 12 Bewertungen | 54 zufriedene Teilnehmende
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Dieser praxisorientierte Kurs vermittelt Python-Entwickler:innen einen fundierten Einstieg in Deep Learning mit dem Framework PyTorch. Sie lernen die grundlegenden Netzwerkarchitekturen kennen – Multilayer Perceptrons (MLP) und Convolutional Neural Networks (CNN), die insbesondere für Bildverarbeitung und Klassifizierungsaufgaben eingesetzt werden.
Unsere Trainer:innen begleiten Sie Schritt für Schritt durch vollständige Beispiele: von der Einrichtung der Entwicklungsumgebung über Trainingsschleifen und Testläufe bis hin zur Auswertung von Loss-Werten und der Visualisierung der Ergebnisse.
Zielgruppe
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Python-Entwickler:innen, die ihre Kenntnisse um Deep-Learning-Techniken erweitern möchten
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Kursinhalte
Lineare und logistische Regression
- Einführung in die Problemstellung
- Implementierung mit Python und NumPy
- Backpropagation und Gradient Descent
- Visualisierung mit Matplotlib
- Erweiterung zur logistischen Regression für Klassifizierungsaufgaben
Mathematische Grundlagen
- Vektoren, Matrizen und lineare Transformationen
- Partielle Ableitungen und Analysis in höheren Dimensionen
- Kettenregel, wichtige Funktionen und geometrische Intuition
Neural Networks mit PyTorch
- Historischer Überblick über PyTorch
- Tensoren als Basistyp und automatische Gradientenberechnung
- Datenverarbeitung mit DataSet, DataLoader und ImageFolder
- Arbeit mit Standarddatensätzen wie MNIST
- Aufbau neuronaler Netze mit nn.Module
- Multilayer Perceptron: Struktur und Funktionsweise
- Aktivierungsfunktionen (Sigmoid, Softmax, ReLU u. a.)
- Loss-Funktionen und Optimizer (SGD, Adam usw.)
- Trainings- und Validierungsschleifen, Umgang mit Over- und Underfitting
- Visualisierung der Ergebnisse mit TensorBoard
Convolutional Neural Networks (CNN)
- Grundlagen und Einsatz bei Bildklassifizierung
- Datenaufbereitung mit Transforms
- Aufbau und Training von Convolution-Layern in PyTorch
- GPU-gestütztes Training, z. B. in Google Colab
- Überblick über wichtige Architekturen: AlexNet, VGG, ResNet, ResNeXt
- Transfer Learning und Autoencoder
Tipp: Empfohlene Trainingsdauer für alle Kursinhalte:1 - 2 Personen: 4 Tage - 5 Tage3 - 8 Personen: 5 Tage -
Voraussetzungen
- Sicherer Umgang mit Python
- Erfahrung im Arbeiten mit NumPy und Jupyter Notebooks
- Erfahrung aus komplexen Softwareprojekten
- Keine Vorkenntnisse in Machine Learning erforderlich
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Ablauf & Organisation
Unterrichtszeiten
jeweils von 9.00 Uhr - 16.00 Uhr (8 x 45 Minuten)
Lernformate
Präsenz-Schulung: In modernen medienreich-Schulungsräumen an 24 Standorten in Deutschland & Österreich.
oder
Live-Online-Schulung Ortsunabhängig lernen – Anfahrt sparen, Zeit gewinnen, bequem im digitalen Klassenraum mit Live Trainer:in.
Kleine Gruppengröße
In offenen Schulungen max. 8 Teilnehmende – für intensives Arbeiten, individuelle Betreuung und maximalen Lernerfolg.
Praxisnah lernen
„Aus der Praxis für die Praxis“ – mit vielen Übungen, Beispielen und persönlichem Feedback durch erfahrene Trainer:innen.
Aktuelle Software
Wir schulen in der jeweils aktuellen Version – auf Wunsch auch in älteren Versionen, passend zu Ihrer Arbeitsumgebung.
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Ihre Vorteile & Gruppenrabatte
Durchführungsgarantie
Jede gelistete Schulung wird garantiert durchgeführt.
Zufriedenheitsgarantie
Gefällt es am ersten Kurstag nicht? Kostenfrei in einen Alternativkurs wechseln.
Qualitätsgarantie
Jede Schulung wird systematisch evaluiert – wir verbessern kontinuierlich anhand von Teilnehmerfeedback.
Keine Vorkasse
Rechnungsstellung erst nach erfolgreicher Durchführung.
Flexible Umbuchung
Terminwechsel auf Anfrage – wir finden die kundenfreundlichste Lösung.
Komfortable Online-Teilnahme
Live-Support bei Technikfragen – vor Kursstart und während des Trainings.
Gruppenrabatt
Sparen Sie bis zu 50 %, wenn Sie mehrere Teilnehmende zu derselben Schulung anmelden.
Profitieren Sie von unseren Gruppenrabatten für offene und individuelle Schulungen. -
Förderung
Solo-Selbstständige können für dieses Seminar eine Förderung über KOMPASS beantragen.
Alle Details und Voraussetzungen finden Sie auf dieser Infoseite. (Link zu: https://www.esf.de/portal/DE/ESF-Plus-2021-2027/Foerderprogramme/bmas/kompass.html)
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Individuelle Schulungen
Wir bieten dieses Seminar auch als Firmenschulung und Inhouse-Schulung maßgeschneidert nach Ihren Anforderungen an.
Ihre Vorteile
Inhalte nach Bedarf
Wir richten die Lernziele exakt an Ihren Zielen aus.
Flexible Dauer & Termine
Genau nach Ihren Anforderungen.
Wunsch-Ort
Inhouse bei Ihnen, Live-Online oder bundesweit in unseren Schulungsräumen.
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Kundenbewertungen
- 25 Jahre Erfahrung
- über 100.000 zufriedene Teilnehmende
- über 5.000 Unternehmen.
- Bei eKomi mit 5 Sternen als „Exzellent“ ausgezeichnet.
Im Anschluss zeigen wir Originalstimmen unserer Teilnehmenden.
- 25 Jahre Erfahrung
Einführung in Deep Learning mit Pytorch: MLP und CNN
Präsenz- & LIVE-Online
Wählen Sie Ihre Schulungsform:
Individuelles Training in den modernen medienreich-Schulungsräumen.
Buchen ohne Risiko:
- Teamvorteil: -25 % ab 3 Personen
- Garantierte Durchführung
- Zufriedenheitsgarantie
- Keine Vorkasse - Rechnung erst nach erfolgreicher Durchführung des Seminars.
