Exclusive - Learn to build, train, and deploy deep learning models with PyTorch—bridging foundational concepts to real-world AI applications.

Foundations of Deep Learning with PyTorch: From Tensors to Real-World Models is a hands-on, immersive course designed to help learners build a solid understanding of deep learning through the lens of PyTorch. Whether you're a software engineer, data scientist, or aspiring ML practitioner, this course guides you from the fundamentals of tensor operations and model construction to deploying real-world applications in computer vision and natural language processing. The emphasis is on practical skills—learners will not only grasp the theory behind neural networks but also gain the confidence to build, train, and evaluate models using PyTorch’s intuitive and flexible framework.

Participants will explore essential deep learning workflows, including data preprocessing, model optimization, and performance evaluation, while working with popular libraries like torchvision and HuggingFace Transformers. The course also introduces responsible AI practices and deployment strategies using tools like FastAPI and Docker, preparing learners to take their models from experimentation to production. By the end, learners will have developed and deployed models for tasks such as image classification and sentiment analysis, equipping them with the skills to tackle real-world AI challenges with confidence.

Who Should Attend?

Software engineers or developers with basic Python programming skills
Aspiring or early-career Machine Learning engineers
Data scientists looking to strengthen their deep learning foundation
AI enthusiasts who understand ML concepts (like supervised learning, overfitting, optimization).
Professionals aiming to transition into AI/ML roles
Students or researchers who want practical hands-on experience with PyTorch.
Teams or individuals tasked with building, training, or deploying ML models
Anyone who has basic knowledge of vectors, matrices, and calculus (helpful but not mandatory)
Cloud familiarity (e.g., using Colab or cloud notebooks) is beneficial.

PyTorch ile Derin Öğrenme Temelleri: Tensörlerden Gerçek Dünya Modellerine Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

1995 yılından bu yana faaliyet gösteren, Birleşik Krallık merkezli lider bir uluslararası eğitim sağlayıcısı olarak, bu eğitimi kurumsal grubunuzun ihtiyaçlarına özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

Basic proficiency in Python (familiarity with functions, loops, classes, list comprehensions, etc.)
Ability to work with libraries like NumPy or Pandas is helpful, but not mandatory.
Basic knowledge of ML concepts such as: Features and labels, Training vs. testing, Loss functions and model evaluation,
No prior experience with deep learning required, but familiarity is a plus.

Neler Öğreneceksiniz

Understand the core components of the PyTorch framework, including tensors, autograd, and neural network modules.
Construct and train neural networks using PyTorch’s modular API for various deep learning tasks.
Load, preprocess, and augment datasets using PyTorch utilities for image and text data.
Apply optimization techniques such as backpropagation, regularization, and learning rate tuning to improve model performance
Build and evaluate models for real-world applications in computer vision (e.g., CNNs) and natural language processing (e.g., RNNs/LSTMs).
Fine-tune pretrained NLP models (e.g., BERT) and evaluate on domain-specific datasets.
Utilize transfer learning and pretrained models to accelerate development on custom datasets.
"Deploy PyTorch models for inference using TorchScript or ONNX in production-ready formats.
Deploy trained models as REST APIs using FastAPI, TorchScript, and containerization techniques.

Eğitim İçeriği

Getting Started with PyTorch and Building Blocks of Deep Learning

● Welcome and Setup
● Tensors and Operations
● Autograd and Computational Graphs
● PyTorch Modules & Custom Models
● Training Loop Mechanics

Training Like a Pro – Dataloaders, Training Strategies, and Vision Models

● Data Loading and Preprocessing
● Training Best Practices
● Model Evaluation & Metrics
● Introduction to Computer Vision with CNNs
● Saving, Loading, and Deploying Models
● End if Day Challenge - Mini Project

Applied PyTorch – NLP Models and End-to-End Project

● Intro to NLP with PyTorch
● Transformers with HuggingFace
● Transfer Learning & Fine-Tuning
● Advanced Optimization Techniques
● Model Deployment and Production Readiness
● Responsible NLP

Neden Bizi Seçmelisiniz

PyTorch ile Derin Öğrenme Temelleri: Tensörlerden Gerçek Dünya Modellerine Azerbaijan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Azerbaijan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

Foundations of Deep Learning with PyTorch: From Tensors to Real-World Models Azerbaijan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

Foundations of Deep Learning with PyTorch: From Tensors to Real-World Models Azerbaijan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Azerbaijan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

Foundations of Deep Learning with PyTorch: From Tensors to Real-World Models Azerbaijan Eğitimi

Who Should Attend?

Önkoşullar

Neler Öğreneceksiniz

Eğitim İçeriği

Neden Bizi Seçmelisiniz