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
Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse in den Grundlagen des Deep Learning, der Erstellung automatisierter Datenpipelines, der effizienten Datenverarbeitung mittels SQL, der Visualisierung von Modellen sowie der Anwendung spezifischer Netzwerkarchitekturen.
Lerninhalte
<p>Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse in den Grundlagen des Deep Learning, der Erstellung automatisierter Datenpipelines, der effizienten Datenverarbeitung mittels SQL, der Visualisierung von Modellen sowie der Anwendung spezifischer Netzwerkarchitekturen.</p>Automatisierte Datenpipelines für Deep Learning Modelle in Deep Learning Grundlagen<br/><ul><li>Datenquellen bereinigen, normalisieren und für neuronale Netzwerke optimieren</li><li>Strukturierte Workflows entwickeln, um Modelltraining effizient zu gestalten</li><li>Automatisierungstechniken nutzen, um wiederkehrende Datenvorbereitungsprozesse zu beschleunigen</li></ul><br/>SQL für leistungsstarke Datenverarbeitung in Deep Learning Grundlagen<br/><ul><li>Joins und Aggregationen anwenden, um große Datenmengen für Modelltraining aufzubereiten</li><li>Optimierte Abfragen schreiben, um die Genauigkeit neuronaler Netzwerke zu verbessern</li><li>Datenbankmanagement optimieren, um tiefgehende Lernprozesse zu unterstützen</li></ul><br/>Interaktive Visualisierung von Deep Learning-Modellen mit Power BI<br/><ul><li>Dynamische Dashboards entwerfen, um Modellmetriken verständlich darzustellen</li><li>DAX-Funktionen einsetzen, um Modellvergleich und Fehleranalysen datengetrieben zu optimieren</li><li>Aussagekräftige Berichte erstellen, um datengetriebene Optimierungen nachvollziehbar zu machen</li></ul><br/>Neuronale Netzwerke und Architekturstrategien für Deep Learning Modelle<br/><ul><li>Muster in großen Datenmengen erkennen, um Netzwerkstrukturen gezielt anzupassen</li><li>Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bild- und Sprachverarbeitung trainieren</li><li>Hyperparameter-Tuning und Transfer Learning für Deep Learning Grundlagen einsetzen</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Deep Learning Grundlagen für Modelle“
Ist „Deep Learning Grundlagen für Modelle“ 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 für Modelle“?
Die Weiterbildung dauert 17 Monate.
Was kostet „Deep Learning Grundlagen für Modelle“?
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 für Modelle“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Deep Learning Grundlagen für Modelle“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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