PyTorch

KI-Modelle trainieren, tunen und einsetzen

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Beschreibung

<p><b>PyTorch-Programmierung professionell!</b> Das meistbenutzte Deep-Learning-Framework in der Praxis: Lernen Sie für spezifische Aufgaben aus realen Projektszenarien, wie Sie mit PyTorch <b>KI-Modelle trainieren, optimieren und produktiv einsetzen</b>. Bert Gollnick zeigt Ihnen in diesem Buch alle einschlägigen Verfahren inklusive Python-Implementierung, von linearer Regression über große Sprachmodelle bis zur Kombination mehrerer Verfahren. Die Anwendungen beinhalten Computer Vision, RAG-Systeme, Zeitreihenanalysen und vieles mehr. Sie <b>evaluieren und deployen</b> Ihre Modelle mit modernsten Methoden und lernen dafür Tools wie FlowML, TensorBoard und FastAPI kennen.</p><p><b>Profitieren Sie von vollständigen Codebeispielen, die auf handelsüblicher Hardware lauffähig sind, und entdecken Sie das Zusammenspiel mit PyTorch Lightning, HuggingFace und weiteren Tools.</b></p><ul><li>Deep Learning von der Datenaufbereitung über Training und Fineturing bis zum Deployment</li><li>Vielfältige Architekturen wie Autoencoder, RNNs, LLMs, RAG-Systeme etc.</li><li>Inkl. PyTorch Lightning, TensorBoard, LangChain, FastAPI u. v. m.</li></ul><p><b>Aus dem Inhalt:</b></p><ul><li>Installation des Frameworks</li><li>Deep-Learning-Grundkonzepte</li><li>Vortrainierte Modelle verwenden</li><li>Daten vorbereiten</li><li>Klassifizierungsaufgaben</li><li>Computer Vision</li><li>Empfehlungssysteme</li><li>Graph Neural Networks</li><li>Große Sprachmodelle (LLMs)</li><li>Zeitreihen-Vorhersagen</li><li>PyTorch Lightning</li><li>LangChain</li><li>Cloud-Deployment mit Heroku</li><li>FlowML, TensorBoard und WandB</li><li>Lokaler Einsatz mit FastAPI</li></ul>

Artikeldetails

EAN

9783367111299

Sprache

Deutsch

Einband / Art

Buch

Maße

246 x 176 x 31 mm

Erscheinungsjahr

2026

Verlag / Hersteller

Rheinwerk Verlag GmbH