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

  • Eğitim Tipi: Online Instructor-Led / Classroom Based / Onsite
  • Süre: 3 Gün
  • En Yakın Tarih:
  • UK & Türkiye Based Global Training Provider
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.
Bu eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Bize Ulaşın!

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

Foundations of Deep Learning with PyTorch: From Tensors to Real-World Models Azerbaijan eğitimini, Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında; evinizden, ofisinizden veya dilediğiniz herhangi bir lokasyondan deneyimleyin. Uzman eğitmenlerimizle gerçek zamanlı iletişim kurarak sınıf ortamının dinamizmini online eğitim deneyimine taşıyın.

  • Canlı Oturumlar: Belirlenen eğitim takvimi doğrultusunda, eğitmen ve diğer katılımcılarla eş zamanlı olarak derslere katılın.
  • Etkileşimli Öğrenme: Uygulamalar, grup çalışmaları ve soru-cevap oturumlarıyla öğrenme sürecine aktif olarak dahil olun.
  • 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 uzmanlığıyla profesyonel gelişiminize değer katın.
  • Esnek ve Ölçeklenebilir Çözümler: Azerbaijan ve dünya genelinde erişilebilen canlı sınıflarımızla, bireysel ve kurumsal eğitim ihtiyaçlarınıza uygun esnek planlama avantajı elde edin.

Foundations of Deep Learning with PyTorch: From Tensors to Real-World Models Azerbaijan eğitimini, yüz yüze öğrenmenin sağladığı güçlü etkileşim ve odaklanma avantajıyla deneyimleyin. Bilginç IT Academy'nin profesyonel eğitim lokasyonlarında, konforlu ve verimli bir sınıf ortamında uzman eğitmenler eşliğinde öğrenin.

  • Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan saha tecrübesine sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
  • Modern Eğitim Alanları: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
  • Odaklı Sınıf Deneyimi: Sınırlı kontenjanla düzenlenen eğitimlerde eğitmeninizle daha yakın iletişim kurma fırsatı yakalayın.
  • Kaliteli Eğitim Yaklaşımı: Profesyonel gelişiminizi destekleyen, uygulamaya dönük ve yüksek standartlarda hazırlanmış eğitim içeriklerinden yararlanın.

Şirketinizin ekip bazlı eğitim ihtiyaçlarını, Bilginç IT Academy'nin Foundations of Deep Learning with PyTorch: From Tensors to Real-World Models Azerbaijan onsite eğitim çözümüyle kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda karşılayın. Kurumunuza özel planlanan eğitimlerle ekiplerinizin gelişimini iş hedeflerinizle uyumlu hale getirin.

  • Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
  • Bütçe ve Zaman Avantajı: Seyahat, konaklama ve operasyonel maliyetleri azaltarak eğitim yatırımınızı daha verimli kullanın.
  • Ekip Odaklı Öğrenme: Çalışanlarınızın aynı içerik ve bakış açısı etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi iş birliğini güçlendirin.
  • Kolay Planlama ve Takip: Katılımcı gelişimini, eğitim sürecini ve kurumsal ihtiyaçları daha kontrollü şekilde yönetin.


Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!

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

Sınıf eğitimlerimizi Azerbaijan ofislerimizde düzenlemekteyiz. Kurumunuza özel eğitimleri ise, dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.

Bu eğitimi dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.
10 iyul 2026 (3 Gün)
Baku, Sumqayit
11 iyul 2026 (3 Gün)
Baku, Sumqayit
02 avqust 2026 (3 Gün)
Baku, Sumqayit
03 avqust 2026 (3 Gün)
Baku, Sumqayit
20 avqust 2026 (3 Gün)
Baku, Sumqayit
22 avqust 2026 (3 Gün)
Baku, Sumqayit
10 sentyabr 2026 (3 Gün)
Baku, Sumqayit
15 sentyabr 2026 (3 Gün)
Baku, Sumqayit

Azerbaycan, özellikle Bakü merkezli olmak üzere akıllı şehir projeleri ve dijital devlet altyapısını hızla modernize ederek bölgenin yükselen yıldızı haline gelmiştir. Bakü ve Sumqayıt gibi endüstriyel merkezler, ADA Üniversitesi ve Bakü Devlet Üniversitesi gibi kurumların akademik desteğiyle ICT sektöründe devasa bir inovasyon hamlesi başlatmıştır. Hazar bölgesinin teknoloji üssü olma vizyonuyla hareket eden ülkede, siber güvenlikten bulut bilişim sistemlerine kadar geniş bir yelpazede uzman ihtiyacı bulunmaktadır. Eğitim programlarımız, Azerbaycan'daki profesyonellerin küresel standartlarda teknik yetkinlik kazanmalarını ve yerel teknoloji ekosistemine yüksek katma değer sağlamalarını hedeflemektedir.

Sitemizi kullanarak çerezlere (cookie) izin vermektesiniz. Detaylı bilgi için Çerez Politika'mızı inceleyebilirsiniz.