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Dieses Projekt ist eine umfassende Lehrressource und ein Kurs zum Aufbau neuronaler Netze mit PyTorch. Es deckt die grundlegenden Bausteine des Deep Learning ab, einschließlich Tensor-Manipulation, automatischer Differenzierung und der Konstruktion modularer Komponenten für neuronale Netze. Das Repository dient als technischer Leitfaden für verschiedene spezialisierte Bereiche. Es bietet Implementierungsdetails für Computer-Vision-Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und semantische Segmentierung sowie Workflows für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit Transformern, rekurrenten Netzen und generativen Modellen. Zudem enthält es eine Referenz für generative KI, mit Fokus auf die Synthese von Bildern mittels Diffusionsmodellen und adversarialen Netzwerken. Das Material erstreckt sich auf Modelloptimierung und Deployment-Pipelines. Es behandelt Techniken zur Reduzierung der Modellgröße und zur Erhöhung der Inferenzgeschwindigkeit durch Quantisierung und den Export von Modellen in Formate wie ONNX und TensorRT. Weitere Kompetenzbereiche umfassen Data Engineering für paralleles Laden, Modellevaluierung mittels benutzerdefinierter Metriken und das Deployment von Open-Source Large Language Models. Das Projekt wird primär als eine Reihe von Jupyter Notebooks bereitgestellt.