Deep Learning Grundlagen: Einsatz von neuronalen Netzen in der Praxis
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
Automatisierte Datenpipelines für neuronale Netze in Deep Learning Grundlagen Datenquellen bereinigen, normalisieren und für neuronale Netzwerke optimieren Effiziente Workflows entwickeln, um Modelltraining und Evaluierung zu automatisieren Strukturierte Daten…
Lerninhalte
Automatisierte Datenpipelines für neuronale Netze in Deep Learning Grundlagen<ul><li>Datenquellen bereinigen, normalisieren und für neuronale Netzwerke optimieren </li><li>Effiziente Workflows entwickeln, um Modelltraining und Evaluierung zu automatisieren </li><li>Strukturierte Datenverarbeitung nutzen, um Deep Learning-Anwendungen leistungsfähiger zu gestalten </li></ul><p> <br/></p>SQL für effiziente Datenverarbeitung in Deep Learning Grundlagen<ul><li>Joins und Aggregationen anwenden, um Trainings- und Validierungsdaten bestmöglich aufzubereiten </li><li>Optimierte Abfragen schreiben, um die Modellleistung durch hochwertige Eingabedaten zu maximieren </li><li>Datenbankmanagement optimieren, um neuronale Netzwerke mit umfangreichen Datensätzen effizient zu versorgen </li></ul><p> <br/></p>Interaktive Visualisierung des Modelltrainings mit Power BI<ul><li>Dynamische Dashboards erstellen, um Modellmetriken und Trainingsergebnisse anschaulich darzustellen </li><li>DAX-Funktionen nutzen, um Fehleranalysen und Modellbewertungen datenbasiert zu optimieren </li><li>Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datengetriebene Optimierungen für neuronale Netzwerke zu erleichtern </li></ul><p> <br/></p>Neuronale Netzwerke in der Praxis anwenden<ul><li>Convolutional Neural Networks für Bildanalyse und Objekterkennung implementieren </li><li>Recurrent Neural Networks und Transformer-Modelle für Sprachverarbeitung und Textanalyse anwenden </li><li>Hyperparameter-Tuning, Transfer Learning und Regularisierungstechniken nutzen, um Modelle effizient zu optimieren</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Deep Learning Grundlagen: Einsatz von neuronalen Netzen in der Praxis“
Ist „Deep Learning Grundlagen: Einsatz von neuronalen Netzen in der Praxis“ 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: Einsatz von neuronalen Netzen in der Praxis“?
Die Weiterbildung dauert 8 Monate.
Was kostet „Deep Learning Grundlagen: Einsatz von neuronalen Netzen in der Praxis“?
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: Einsatz von neuronalen Netzen in der Praxis“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Deep Learning Grundlagen: Einsatz von neuronalen Netzen in der Praxis“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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