Teilnehmende erwerben fundierte Kenntnisse, um die Leistungsfähigkeit neuronaler Netzwerke gezielt zu steigern und moderne Deep Learning-Anwendungen datenbasiert weiterzuentwickeln.

Neuronale Netzwerke und Optimierung
  • Neuronale Netzwerke bilden das Fundament moderner KI-Systeme. Im Kurs lernen Teilnehmende, Modellarchitekturen zu optimieren, Hyperparameter-Tuning anzuwenden und fortschrittliche Verfahren wie Transfer Learning für leistungsfähige Vorhersagemodelle einzusetzen.

Datenanalyse und Statistik
  • Statistische Analysen sind essenziell für die Optimierung neuronaler Netze. Teilnehmende lernen, explorative Datenanalysen durchzuführen, Muster in Trainingsdaten zu erkennen und statistische Methoden zur Verbesserung der Modellgenauigkeit einzusetzen.

Datenmanagement mit SQL
  • SQL ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Datensätze für Deep Learning. Durch optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen werden strukturierte Daten gezielt für neuronale Netzwerke aufbereitet, um die Trainingsqualität durch konsistente Eingabedaten zu maximieren.

Automatisierung und Datenpipelines
  • Datenpipelines automatisieren Workflows für Deep Learning-Prozesse. Teilnehmende entwickeln strukturierte Abläufe zur Datenbereinigung und -transformation, die eine konsistente Datenbasis sichern und die Skalierung komplexer Modelle erleichtern.

Visualisierung und Kommunikation
  • Power BI unterstützt die Visualisierung komplexer Deep Learning-Analysen. Interaktive Dashboards und DAX-Funktionen helfen dabei, Modellmetriken anschaulich darzustellen und datengetriebene Erkenntnisse klar zu kommunizieren.