Deep Learning Grundlagen: Transfer Learning und Modellanpassungen
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
Vortrainierte Modelle effizient zu adaptieren steht im Zentrum moderner Deep Learning-Anwendungen. Der Kurs vermittelt grundlegende Methoden zur Weiterverwendung bestehender neuronaler Netzwerke für neue Aufgabenstellungen.
Lerninhalte
<p>Vortrainierte Modelle effizient zu adaptieren steht im Zentrum moderner Deep Learning-Anwendungen. Der Kurs vermittelt grundlegende Methoden zur Weiterverwendung bestehender neuronaler Netzwerke für neue Aufgabenstellungen.</p>Statistische Optimierung und Datenanalyse<br/><p>Ein Schwerpunkt liegt auf statistischen Analysen zur Optimierung von Trainingsprozessen.<br/></p><ul><li>Die Teilnehmenden führen explorative Datenanalysen durch, identifizieren Muster in den Trainingsdaten und wenden statistische Verfahren gezielt an, um die Modellgenauigkeit zu verbessern.</li></ul><br/>Datenvorbereitung mit SQL<br/><p>Mit SQL werden große Datensätze so aufbereitet, dass sie strukturiert für Transfer Learning nutzbar sind.<br/></p><ul><li>Durch optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen lassen sich Trainingsdaten effizient zusammenstellen und für die Anpassung vortrainierter Modelle einsetzen.</li></ul><br/>Visualisierung und Performanceanalyse mit Power BI<br/><p>Power BI wird genutzt, um Modellmetriken und Anpassungsverläufe anschaulich darzustellen.<br/></p><ul><li>Interaktive Dashboards mit DAX-Funktionen helfen, Performanceanalysen visuell aufzubereiten und datenbasierte Entscheidungen zur weiteren Modellanpassung zu unterstützen.</li></ul><br/>Automatisierte Datenpipelines<br/><p>Automatisierte Datenpipelines sorgen für eine stabile Infrastruktur bei der Anwendung von Transfer Learning.<br/></p><ul><li>Strukturierte Workflows ermöglichen eine konsistente Datenharmonisierung, vereinfachen die Integration neuer Datenquellen und erleichtern den Einsatz bestehender Modelle in unterschiedlichen Anwendungskontexten.</li></ul><br/>Praktische Anwendung von Transfer Learning<br/><p>Abgerundet wird der Kurs durch die praktische Anwendung verschiedener Transfer Learning-Techniken.<br/></p><ul><li>Die Teilnehmenden lernen, vortrainierte neuronale Netzwerke weiterzuentwickeln, Hyperparameter präzise anzupassen und mit begrenzten Ressourcen leistungsfähige Modelle für spezifische Aufgaben bereitzustellen.</li></ul>
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Häufige Fragen zu „Deep Learning Grundlagen: Transfer Learning und Modellanpassungen“
Ist „Deep Learning Grundlagen: Transfer Learning und Modellanpassungen“ 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: Transfer Learning und Modellanpassungen“?
Die Weiterbildung dauert 17 Monate.
Was kostet „Deep Learning Grundlagen: Transfer Learning und Modellanpassungen“?
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: Transfer Learning und Modellanpassungen“?
Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.
In welcher Lernform findet „Deep Learning Grundlagen: Transfer Learning und Modellanpassungen“ statt?
Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.
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