Teilnehmer erwerben Kenntnisse in der Modellierung neuronaler Netze und der Anwendung von Deep Learning Grundlagen zur Datenanalyse und -verarbeitung.
Automatisierte Datenpipelines für die Modellierung neuronaler Netze in Deep Learning Grundlagen- Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für das Modelltraining optimieren
- Effiziente Workflows entwickeln, um neuronale Netzwerke skalierbar zu machen
- Automatisierungstechniken nutzen, um wiederkehrende Trainingsprozesse zu beschleunigen
SQL für leistungsstarke Datenverarbeitung in Deep Learning Grundlagen
- Joins und Aggregationen anwenden, um Trainings- und Validierungsdaten gezielt vorzubereiten
- Optimierte Abfragen schreiben, um Modellgenauigkeit und Berechnungsgeschwindigkeit zu steigern
- Datenbankmanagement optimieren, um Deep Learning-Modelle mit qualitativ hochwertigen Daten zu versorgen
Interaktive Visualisierung neuronaler Netzwerke mit Power BI
- Dynamische Dashboards entwickeln, um Modellstrukturen und Trainingsergebnisse verständlich darzustellen
- DAX-Funktionen einsetzen, um Modellmetriken und Fehleranalysen datengetrieben zu optimieren
- Aussagekräftige Berichte erstellen, um datengetriebene Entscheidungen in der neuronalen Netzwerkmodellierung zu unterstützen
Modellierung neuronaler Netze mit Deep Learning Grundlagen
- Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen, um neuronale Netzwerke gezielt anzupassen
- Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bild- und Sprachverarbeitung trainieren
- Hyperparameter-Tuning und Transfer Learning für leistungsfähigere Deep Learning-Modelle einsetzen