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WeiterbildungHybrid

Deep Learning: Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze

StackFuel GmbH · Berlin

Art
Weiterbildung
Abschluss
Zertifikat
Lernform
Hybrid
Dauer
8 Monate
Start
nächster Start: 2026-07-12

Förderung

Dieser Kurs ist förderfähig:

  • BildungsgutscheinBis zu 100 % Kostenübernahme durch Agentur für Arbeit oder Jobcenter. Die Bewilligung ist eine Ermessensentscheidung der Behörde (AZAV-Voraussetzung).

Über den Kurs

Interaktive Visualisierung neuronaler Netze mit Power BI Dynamische Dashboards erstellen, um Modellmetriken verständlich darzustellen DAX-Funktionen nutzen, um Berechnungen für Trainingsgenauigkeit und Fehleranalysen durchzuführen Aussagekräftige Berichte entw…

Lerninhalte

Interaktive Visualisierung neuronaler Netze mit Power BI<ul><li>Dynamische Dashboards erstellen, um Modellmetriken verständlich darzustellen </li><li>DAX-Funktionen nutzen, um Berechnungen für Trainingsgenauigkeit und Fehleranalysen durchzuführen </li><li>Aussagekräftige Berichte entwickeln, um Entwicklungen in Deep Learning-Projekten nachvollziehbar zu machen </li></ul><p> <br/></p>SQL für strukturierte Datenverarbeitung in Deep Learning<ul><li>Joins und Aggregationen anwenden, um große Datensätze für Modelltraining vorzubereiten </li><li>Optimierte Abfragen schreiben, um datengetriebene Analysen effizient zu unterstützen </li><li>Datenbanken organisieren, um neuronale Netzwerke mit hochwertigen Daten zu versorgen </li></ul><p> <br/></p>Automatisierte Datenpipelines für neuronale Netze<ul><li>Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für Deep Learning-Prozesse vorbereiten </li><li>Effiziente Workflows entwickeln, um Modelltraining und Evaluierung zu optimieren </li><li>Automatisierungsprozesse nutzen, um die Skalierbarkeit von neuronalen Netzwerken zu verbessern </li></ul><p> <br/></p>Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze in Deep Learning<ul><li>Muster in großen Datensätzen identifizieren, um Lernprozesse zu verbessern </li><li>Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning zur Optimierung der Modellgenauigkeit anwenden </li><li>Convolutional und Recurrent Neural Networks zur Bilderkennung, Sprachverarbeitung und anderen Anwendungen trainieren</li></ul>

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Häufige Fragen zu „Deep Learning: Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze“

Ist „Deep Learning: Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze“ 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 und Anwendungen neuronaler Netze“?

Die Weiterbildung dauert 8 Monate.

Was kostet „Deep Learning: Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze“?

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 und Anwendungen neuronaler Netze“?

Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du: Zertifikat.

In welcher Lernform findet „Deep Learning: Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze“ statt?

Die Weiterbildung wird in folgender Lernform angeboten: Hybrid.

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