Deep Learning für Data Engineering Experten 1. Einführung in Deep Learning für Data Engineering: Grundlagen des Deep Learning und deren Bedeutung für Data Engineering, Überblick über gängige Deep Learning-Architekturen, Verbindung zwischen Data Engineering und Deep Learning 2. Datenvorbereitung für Deep Learning-Modelle: Techniken zur Datenbereinigung und -vorverarbeitung, Feature-Engineering für Deep Learning-Anwendungen, Verwendung von großen Datensätzen in der Praxis 3. Modellentwicklung mit Deep Learning: Aufbau und Training von neuronalen Netzen mit Keras, Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs), Hyperparameter-Tuning zur Optimierung von Modellen 4. Evaluierung und Validierung von Deep Learning-Modellen: Metriken zur Bewertung der Modellleistung, Techniken zur Vermeidung von Overfitting, Anwendung von Cross-Validation im Deep Learning 5. Integration von Deep Learning in Data Engineering-Prozesse: Strategien zur Einbindung von Deep Learning in bestehende Systeme, Verwendung von APIs zur Automatisierung von Prozessen, Management der Datenpipelines 6. Zukunft des Deep Learning in Data Engineering: Trends und Entwicklungen im Bereich Deep Learning, Einfluss von AI auf Data Engineering-Prozesse, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen 7. Praxisprojekt: Deep Learning im Data Engineering: Identifizierung eines praktischen Problems im Data Engineering, Entwicklung und Implementierung eines Deep Learning-Modells, Feedback und Reflexion über das Projekt