Deep Learning Grundlagen: Theoretische und praktische Ansätze
StackFuel GmbH · Berlin
Förderung
Dieser Kurs ist förderfähig:
- Bildungsgutschein – Bis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).
Über den Kurs
Skalierbare und leistungsfähige Deep Learning-Anwendungen erfordern eine systematische Vorbereitung von Daten und Modellen. Der Kurs vermittelt zentrale Methoden zur Entwicklung und Optimierung neuronaler Netzwerke auf Basis strukturierter Datenverarbeitung.
Lerninhalte
<p>Skalierbare und leistungsfähige Deep Learning-Anwendungen erfordern eine systematische Vorbereitung von Daten und Modellen. Der Kurs vermittelt zentrale Methoden zur Entwicklung und Optimierung neuronaler Netzwerke auf Basis strukturierter Datenverarbeitung.</p>Datenmanagement und Feature Engineering<br/><p>Ein Schwerpunkt liegt auf der Konzeption automatisierter Datenpipelines. Teilnehmende entwickeln Workflows zur Harmonisierung und Transformation großer Datensätze, um eine effiziente Integration in Deep Learning-Modelle sicherzustellen.<br/></p><ul><li>SQL wird genutzt, um Trainingsdaten gezielt aufzubereiten. Mit Joins, Aggregationen und angepassten Abfragen lassen sich große Datenmengen strukturiert verarbeiten und für neuronale Architekturen vorbereiten.</li><li>Explorative Datenanalysen und statistische Verfahren dienen der Identifikation relevanter Merkmale und Zusammenhänge. Diese Erkenntnisse fließen gezielt in das Feature Engineering und die Feinabstimmung von Modellen ein.</li></ul><br/>Modellarchitekturen und Optimierung<br/><p>Abschließend befassen sich die Teilnehmenden mit zentralen Architekturmustern des Deep Learning. Behandelt werden unter anderem:<br/></p><ul><li>Convolutional Neural Networks (CNNs)</li><li>Recurrent Neural Networks (RNNs)</li><li>Hyperparameter-Tuning</li><li>Einsatz von Transfer Learning zur Effizienzsteigerung bei der Modellentwicklung</li></ul><br/>Visualisierung<br/><p>Die Visualisierung von Modellmetriken erfolgt über Power BI. Mithilfe interaktiver Dashboards und DAX-Funktionen werden Trainingsverläufe und Auswertungsergebnisse verständlich dargestellt, um datenbasierte Entscheidungen nachvollziehbar zu unterstützen.</p>
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Häufige Fragen zu „Deep Learning Grundlagen: Theoretische und praktische Ansätze“
Ist „Deep Learning Grundlagen: Theoretische und praktische Ansätze“ förderfähig?
Ja. Für diesen Kurs kommen folgende Förderungen in Betracht: Bildungsgutschein. Die konkrete Bewilligung klärst du mit der jeweiligen Förderstelle (z. B. Agentur für Arbeit oder Jobcenter).
Wie lange dauert „Deep Learning Grundlagen: Theoretische und praktische Ansätze“?
Die Weiterbildung dauert 17 Monate.
Was kostet „Deep Learning Grundlagen: Theoretische und praktische Ansätze“?
Die Kosten können über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters bis zu 100 % gefördert werden. Die genauen Konditionen nennt dir der Anbieter.
Welchen Abschluss erhalte ich bei „Deep Learning Grundlagen: Theoretische und praktische Ansätze“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Deep Learning Grundlagen: Theoretische und praktische Ansätze“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.