Kursauszug / Demo-Gliederung
Was dich in diesem Lernpfad erwartet
PyTorch taucht in vielen Machine-Learning-, Computer-Vision-, NLP- und Research-Engineering-Rollen auf. Ziel ist ein solider Einstieg in Tensoren, Trainingsschleifen und Modellbewertung.
Kursaufbau als Beispielgliederung
Diese Gliederung zeigt exemplarisch, wie ein sinnvoller Kurs aufgebaut sein kann. Der tatsächliche Kurs kann je nach Anbieter, Niveau und Zielgruppe erweitert werden.
- Modul 1: Tensoren und Autograd
Grundoperationen, Shapes, Gradienten und typische Fehlerquellen. - Modul 2: Dataset und DataLoader
Daten vorbereiten, Batches bauen, Trainings- und Validierungsdaten trennen. - Modul 3: Trainingsloop
Forward Pass, Loss, Backpropagation, Optimizer, Epochen und Logging. - Modul 4: Modellbewertung
Validierung, Overfitting, Metriken, Confusion Matrix und Fehlerbeispiele. - Modul 5: Projekt dokumentieren
Architektur, Trainingsdaten, Ergebnis und Grenzen so aufbereiten, dass sie im CV belegbar sind.
Praxisbezug
Mini-Projekt für Portfolio und CV
Mini-Projekt: Ein kleines Klassifikationsmodell trainieren, Ergebnisse visualisieren und eine kurze technische Projektbeschreibung erstellen.
Wichtig ist, dass am Ende nicht nur ein Zertifikat steht. Für Bewerbungen zählt ein nachvollziehbarer Beleg: Was war das Problem, welche Daten oder Tools wurden genutzt, was ist das Ergebnis und wo liegen die Grenzen?
Passende Zielrollen
- Deep Learning Intern
- Computer Vision Engineer Junior
- Research Engineer Assistant
- ML Engineer