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PyTorch-Programmierung professionell! Das meistbenutzte 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 große Sprachmodelle bis zur 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.Deep Learning von der Datenaufbereitung über Training und Fineturing bis zum DeploymentVielfältige Architekturen wie Autoencoder, RNNs, LLMs, RAG-Systeme etc.Inkl. PyTorch Lightning, TensorBoard, LangChain, FastAPI u. v. m.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