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
Teilnehmende lernen, moderne Techniken und Werkzeuge einzusetzen, um neuronale Netzwerke effizient zu entwickeln und gezielt zu verbessern. Datenpipelines und Workflows Datenpipelines automatisieren die Verarbeitung großer Datenmengen für Deep Learning.
Lerninhalte
<p>Teilnehmende lernen, moderne Techniken und Werkzeuge einzusetzen, um neuronale Netzwerke effizient zu entwickeln und gezielt zu verbessern.</p>Datenpipelines und Workflows<br/><ul><li> Datenpipelines automatisieren die Verarbeitung großer Datenmengen für Deep Learning.</li><li> Entwicklung effizienter Workflows zur Datenharmonisierung und Transformation.</li><li> Vorbereitung neuronaler Netzwerke für zuverlässiges Training und skalierbare Anwendungen.</li></ul><br/>Datenverwaltung mit SQL<br/><ul><li> SQL ermöglicht die strukturierte Analyse und Verwaltung von Modelldaten.</li><li> Verarbeitung großer Trainingsdatensätze durch optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen.</li><li> Gezielte Vorbereitung der Daten für Modelloptimierungen.</li></ul><br/>Visualisierung und Analyse mit Power BI<br/><ul><li> Power BI erleichtert die Visualisierung komplexer Deep Learning-Analysen.</li><li> Darstellung von Trainingsmetriken mithilfe interaktiver Dashboards und DAX-Funktionen.</li><li> Durchführung datengetriebener Modellbewertungen und Erkennung von Optimierungspotenzialen.</li></ul><br/>Explorative Datenanalyse und Feature Engineering<br/><ul><li> Explorative Datenanalyse unterstützt die Identifikation relevanter Muster und Merkmale.</li><li> Verbesserung der Qualität von Deep Learning-Modellen durch statistische Methoden und gezieltes Feature Engineering.</li></ul><br/>Deep Learning Frameworks und Modelloptimierung<br/><ul><li> Neuronale Netzwerke steigern die Effizienz von KI-Anwendungen.</li><li> Training von Deep Learning-Modellen mit modernen Frameworks.</li><li> Anwendung von Hyperparameter-Tuning.</li><li> Gezielte Anpassung neuronaler Architekturen an spezifische Anwendungsfälle.</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Deep Learning Frameworks für Optimierung“
Ist „Deep Learning Frameworks für Optimierung“ 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 Frameworks für Optimierung“?
Die Weiterbildung dauert 8 Monate.
Was kostet „Deep Learning Frameworks für Optimierung“?
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 Frameworks für Optimierung“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Deep Learning Frameworks für Optimierung“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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