Grundlagen künstlicher neuronaler Netze und deren Architektur verstehen
  • Struktur und Funktionsweise von tiefen neuronalen Netzwerken analysieren
  • Gewichtsanpassung und Aktivierungsfunktionen zur Modelloptimierung nutzen


Datenaufbereitung und Feature Engineering für Deep Learning-Modelle anwenden
  • Daten normalisieren, bereinigen und für neuronale Netze vorbereiten
  • Merkmale extrahieren und transformieren, um aussagekräftige Eingabevariablen zu schaffen


Effiziente Nutzung von SQL und Datenbanken für Deep Learning-Anwendungen
  • Datenbankabfragen optimieren, um große Trainingsdatensätze effizient zu verwalten
  • Joins und Aggregationen nutzen, um relevante Daten für Modelltraining zusammenzustellen


Anwendung von Deep Learning-Techniken in verschiedenen Bereichen erkunden
  • Backpropagation und Optimierungsverfahren zur Verbesserung der Modellgenauigkeit einsetzen
  • Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bilderkennung und Sequenzanalyse implementieren