In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Experimente im Bereich des maschinellen Lernens visuell auswerten und wie Sie Prototyp-Skripte in wiederverwendbare, wartbare Workflows umwandeln.

Zunächst lernen Sie, wie Sie visuelle Dashboards wie TensorBoard nutzen, um Modellvarianten anhand von Metriken wie Genauigkeitskurven, Verlustverläufen und Rechenauslastung zu vergleichen. Anschließend lernen Sie, wie Sie den Code für das Modelltraining mithilfe von Tools wie LightningModules und DataModules in standardisierte Strukturen umgestalten. Anhand von kurzen Videos, Lesetexten, praktischen Übungen und einer abschließenden Prüfung gewinnen Sie Sicherheit beim Vergleich von Modellen, beim Verständnis der Experimentleistung und bei der Erstellung von Workflows, die Ihr gesamtes Team nutzen kann. Ganz gleich, ob Sie Modellkompromisse präsentieren oder Code für ein gemeinsames Repository vorbereiten – am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, die ML-Entwicklung in der Praxis klar und fundiert zu unterstützen.