Datenpipelines strukturieren die Verarbeitung großer Datenmengen für Deep Learning. Im Kurs Deep Learning: Fortgeschrittene Techniken für KI-Modelle lernen Teilnehmende, wie sich automatisierte Workflows für Datenharmonisierung und -transformation entwickeln lassen, um skalierbare neuronale Netze effizient zu trainieren.
Datenanalyse und -aufbereitung- SQL zur strukturierten Analyse von Trainingsdaten nutzen.
- Optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen zur gezielten Aufbereitung großer Datensätze anwenden.
- Datenbasis für robuste Deep Learning-Modelle unterstützen.
- Explorative Datenanalyse als zentralen Schritt zur Optimierung neuronaler Netze durchführen.
- Statistische Verfahren zur Identifizierung relevanter Merkmale nutzen, die für das Modelltraining entscheidend sind.
- Feature Engineering zur gezielten Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit anwenden.
Modellmetriken und Visualisierung
- Power BI zur Analyse und Interpretation komplexer Modellmetriken einsetzen.
- Interaktive Dashboards und DAX-Funktionen zur übersichtlichen Darstellung von Trainingsergebnissen nutzen.
- Datenbasierte Entscheidungen erleichtern.
Fortgeschrittene KI-Techniken
- Gezielter Einsatz maschinellen Lernens zur Stärkung der Leistungsfähigkeit von KI-Systemen.
- Neuronale Netzwerke trainieren.
- Hyperparameter-Tuning einsetzen.
- Methoden wie Transfer Learning und Reinforcement Learning auf komplexe Problemstellungen anwenden.