Deep Learning und Large Language Models

Dauer: 3-5 Tage (flexibel nach Bedarf)

Überblick

Ein umfassendes Training, das Sie von den Grundlagen des Deep Learning bis zur praktischen Arbeit mit Large Language Models führt. Ideal für Data Scientists, ML Engineers und Entwickler, die tief in die Welt der neuronalen Netze und Sprachmodelle eintauchen möchten.

Das erwartet Sie

Hands-on Experience mit TensorFlow und Transformers
Praktische Übungen zum Training und Fine-Tuning von Modellen
Best Practices aus realen Projekten
Code-Templates für eigene Implementierungen

Curriculum

Tag 1: Grundlagen Neural Networks

Architektur neuronaler Netze
Aktivierungsfunktionen und Backpropagation
Optimierungsalgorithmen
Praktische Implementierung in TensorFlow

Tag 2: Deep Learning Architekturen

Convolutional Neural Networks (CNN)
Recurrent Neural Networks (RNN)
Long Short-Term Memory (LSTM)
Attention Mechanismus

Tag 3: Transformer & LLMs

Transformer Architektur im Detail
Self-Attention und Multi-Head Attention
BERT, GPT und moderne Architekturen
Prompt Engineering und Chain-of-Thought

Tag 4-5: Praktische Anwendungen

Fine-Tuning von Pre-trained Models
Implementierung von Custom Datasets
Deployment Best Practices
Performance Optimierung

Voraussetzungen

Grundlegende Python-Kenntnisse
Basis-Verständnis von Machine Learning
Laptop mit aktueller Python-Installation

Ihre Vorteile

Kleine Gruppengröße (max. 8 Teilnehmer)
Praxisnahe Übungen und Beispiele
Zugang zu Trainingsmaterialien und Code-Repositories

Interesse an diesem Training?

Lassen Sie uns gemeinsam besprechen, wie wir das Training optimal auf Ihre Bedürfnisse abstimmen können.

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