Die Besten Kurse zu TensorFlow und PyTorch
In diesem Artikel stellen wir dir eine Liste der besten Online-Kurse vor, mit denen du den Umgang mit diesen beliebten Deep-Learning-Frameworks lernen kannst. Diese Kurse sind sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler geeignet, die ihre Kenntnisse in PyTorch oder TensorFlow verbessern möchten.
Intro
TensorFlow und PyTorch sind beides beliebte Deep-Learning-Frameworks, die beide ihre eigenen Stärken und Schwächen haben. TensorFlow ist weit verbreitet und hat eine große Community, während PyTorch immer beliebter wird und für seine Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität bekannt ist.
Wenn du die Popularität der beiden Frameworks vergleichst, steht es jetzt 2:1 (früher war es 3:1) in Bezug auf die Suchhäufigkeit, Stellenausschreibungen, Anzahl der Fragen usw. Kurz gesagt, während TF eine sehr sichere Wahl bleibt, gewinnt PT schnell an Beliebtheit.
Letztendlich hängt die Wahl zwischen den beiden von den spezifischen Bedürfnissen und Vorlieben des Nutzers oder Entwicklers ab. Es ist auch wichtig zu wissen, dass beide Frameworks ständig weiterentwickelt und verbessert werden. Es lohnt sich also, neue Updates und Funktionen im Auge zu behalten, um zu sehen, ob sie den Anforderungen deines Projekts entsprechen.
Trends
TensorFlow vs. PyTorch Fragen Trends auf StackOverflow
Quelle: https://insights.stackoverflow.com/trends?tags=pytorch%2Ctensorflow
Betrachte
Ich empfehle, bei der Wahl zwischen PyTorch und TensorFlow Folgendes zu beachten:
Einfache Bedienung: PyTorch ist bekannt für seine einfach zu bedienende API und seinen dynamischen Berechnungsgraphen, der mehr Flexibilität und Experimentierfreude ermöglicht. TensorFlow hingegen verfügt über eine komplexere API und erfordert mehr Boilerplate-Code.
Gemeinschaftsunterstützung: TensorFlow hat eine größere und etabliertere Community, was bedeutet, dass mehr Ressourcen und eine breitere Palette an vortrainierten Modellen zur Verfügung stehen. PyTorch ist noch relativ neu, aber seine Community wächst schnell.
Leistung: Beide Frameworks sind hochoptimiert und leistungsfähig, aber TensorFlow gilt im Allgemeinen als effizienter für große Produktionseinsätze. PyTorch ist besser für Forschung und Prototyping geeignet.
Features: TensorFlow verfügt über eine größere Bandbreite an Funktionen, darunter verteiltes Training und mobiler Einsatz. PyTorch hat vor kurzem die Unterstützung für den mobilen Einsatz hinzugefügt und konzentriert sich mehr auf Forschung und Experimentieren.
Entwicklung: TensorFlow hat einen ausgereifteren Entwicklungszyklus und wird normalerweise in einer stabilen Version veröffentlicht. Die Entwicklung von PyTorch ist eher experimentell und es werden häufiger Updates und neue Funktionen veröffentlicht.
Letztendlich hängt die beste Wahl von den spezifischen Anforderungen deines Projekts ab, aber es lohnt sich, beide Frameworks auszuprobieren und zu sehen, welches für dich am besten funktioniert.
Wenn du mehr Hilfe bei der Auswahl brauchst, sieh dir diesen umfassenden Artikel an: PyTorch vs TensorFlow for Your Python Deep Learning Project.
Kurse
Um deine Kenntnisse in der Anwendung von PyTorch oder TensorFlow zu verbessern, ist ein Online-Kurs eine gute Möglichkeit, praktische Erfahrungen zu sammeln und von Experten auf dem Gebiet zu lernen. Einige beliebte Online-Kurse, die Deep Learning mit PyTorch oder TensorFlow behandeln, sind:
Top 5 der besten Kurse auf PyTorch:
| Kurs | Sterne | Bewertungen | Schüler |
|---|---|---|---|
| PyTorch for Deep Learning with Python | 4.6 🎖️ | 3,750 | 24,613 |
| PyTorch for Deep Learning and CVision | 4.6 🎖️ | 1,849 | 11,640 |
| Deep understanding of Deep Learning | 4.8 🎖️ | 1,509 | 14,015 |
| PyTorch: Deep Learning and AI | 4.7 🎖️ | 1,589 | 6,820 |
| Practical Deep Learning with PyTorch | 4.1 🎖️ | 1,679 | 6,613 |
Top 5 der besten Kurse auf TensorFlow:
| Kurs | Sterne | Bewertungen | Schüler |
|---|---|---|---|
| ML, DS and Deep Learning with Python | 4.5 🎖️ | 28,380 | 171,805 |
| Guide to TensorFlow for DL with Python | 4.3 🎖️ | 16,592 | 93,585 |
| Tensorflow 2.0: Deep Learning and AI | 4.7 🎖️ | 8,489 | 41,373 |
| Complete Tensorflow DL Bootcamp | 4.7 🎖️ | 6,953 | 42,304 |
| TensorFlow Developer Certificate in 2023 | 4.7 🎖️ | 6,041 | 45,413 |
Es ist wichtig zu wissen, dass dies nicht die einzigen verfügbaren Ressourcen sind und dass es viele andere großartige Kurse und Tutorials im Internet gibt. Es ist wichtig, den Kurs zu finden, der am besten zu deinen Bedürfnissen und deinem Lernstil passt.
Fast.ai Practical Deep Learning for Coders zum Beispiel bietet tolle Videos und eine hilfreiche Community. Es ist besonders nützlich, wenn du PyTorch lernen willst. Und natürlich gibt es auch auf den offiziellen Seiten von TensorFlow und PyTorch tolle Tutorials und Anleitungen.
Darüber hinaus gibt es weitere Ressourcen wie GitHub, StackOverflow und Foren, in denen du wertvolle Informationen und Hilfe bei der Behebung von Problemen findest, auf die du beim Erlernen von PyTorch und/oder TensorFlow oder bei der Durchführung echter Projekte stoßen könntest.
Weitere Kurse
Wenn du daran interessiert bist, deine Data Science- und/oder Python-Kenntnisse im Allgemeinen zu erlernen oder aufzufrischen, bevor du dich mit speziellen Themen wie maschinellem Lernen, Deep Learning, Computer Vision, neuronalen Netzen und künstlicher Intelligenz beschäftigst, sind diese Kurse einen Blick wert 👇
Videovorlesungen:
- Learning Python 3 Programming for the Absolute Beginner
- Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics
- Learn Data structures & Algorithms using Python
- R Programming : Data Analysis and Visualisations using R
- Prerequisites to Machine Learning: A Beginners Guide
- Python Data Analysis with Pandas
- Data Visualization with Python and Power BI
- Practical Data Science using Python
- Python Machine Learning & Data Science for Dummies
Zwei E-Books sind in diesem Kurs enthalten:
- Practitioner’s Guide to Data Science
- Data Science and Machine Learning Interview Questions Using R
Link zum Kurs:
Videovorlesungen:
- Prerequisites to Machine Learning: A Beginners Guide
- Practical Machine Learning using Python
- Pandas for Data Analysis in Python
- Data Science Prerequisites: The Numpy Stack in Python
- NumPy for Data Science and Machine Learning in Python
- Learn Data Analysis From Scratch
- R for Data Science (Crash Course)
- Python and Analytics for Data Science
- Data Visualization with Python and Power BI
- Build An Audio Video Player With Python And Tkinter
- Machine Learning A-Z with Python with Project (Beginner)
- Geospatial Data Science: Statistics and Machine Learning
- Learn Data Science and Machine Learning on Microsoft Azure
- Build a Data Science web app using Streamlit
- Deep Learning for Computer Vision with Tensorflow 2 - 2022
- Linear Regression Analysis in R - Machine Learning Basics
- Natural Language Processing with Deep Learning Master Class
- Artificial Intelligence Projects: Project Based Learning
- 12 Real World CaseStudies for Machine Learning
- Acing the Machine Learning Engineering Interview
Zwei E-Books sind in diesem Kurs enthalten:
- Artificial Intelligence and Deep Learning for Decision Makers
- Data Science Fundamentals and Practical Approaches
Link zum Kurs:
Videovorlesungen:
- Practical Machine Learning using Python
- Hands-on Deep Learning Training
- Machine Learning with R
- 12 Real World CaseStudies for Machine Learning
- Artificial Intelligence Projects: Project Based Learning
- Acing the Machine Learning Engineering Interview
Ein E-Book ist in diesem Kurs enthalten:
- Artificial Intelligence with Python
Link zum Kurs:
Videovorlesungen:
- Learn Python Programming From A-Z: Beginner To Expert Course
- Build Python Django Real Project: Django Web Development
- Python Complete Course : Basic to Advance with 15 working applications and games
- Web Scraping APIs for Data Science 2021 | PostgreSQL+Excel
- Data Science with Python (beginner to expert)
- Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics
- Machine Learning with Python (beginner to guru)
- Pandas Crash Course for begineers : Numpy + Pandas + Matplotlib
- Deep Learning with Python for Image Classification
- Python Interview Questions & Answers
Zwei E-Books sind in diesem Kurs enthalten:
- Python Tutorial
- Building Machine Learning Systems Using Python
Link zum Kurs:
Videovorlesungen:
- Fundamentals of DevOps
- Docker for DevOps
- DevOps Project: DevOps CI/CD Pipeline with Jenkins Ansible Docker Kubernetes on AWS
- DevOps on Cloud- IBM Bluemix, Microsoft Azure and AWS
- Containers on AWS: Amazon ECS, EKS, Fargate - AWS DEVOPS
- Learn Ansible automation in 70+ examples & practical lessons
- Complete Python Scripting for Automation
- DevOps Projects | 20 Real Time DevOps Projects
Ein E-Book ist in diesem Kurs enthalten:
- Jenkins Tutorial
Link zum Kurs:
Übe
Es ist auch wichtig, zu üben und an realen Projekten zu arbeiten, um praktische Erfahrungen zu sammeln und dein Verständnis der Frameworks zu festigen.
Viel Glück!
🤩