Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse zur Implementierung automatisierter Datenpipelines für neuronale Netze in Deep Learning Grundlagen.
Automatisierte Datenpipelines für neuronale Netze in Deep Learning Grundlagen- Datenquellen bereinigen, transformieren und für neuronale Netzwerke optimieren
- Effiziente Workflows entwickeln, um den Trainingsprozess zu automatisieren
- Strukturierte Datenverarbeitung nutzen, um Deep Learning-Modelle leistungsfähiger zu machen
SQL für strukturierte Datenaufbereitung in Deep Learning Grundlagen
- Joins und Aggregationen einsetzen, um große Datensätze effizient zu verarbeiten
- Optimierte Abfragen schreiben, um Modelle mit hochwertigen Trainingsdaten zu versorgen
- Datenbanken für Deep Learning-Anwendungen optimieren, um präzise Vorhersagen zu ermöglichen
Interaktive Modellanalyse und Visualisierung mit Power BI
- Dynamische Dashboards entwickeln, um Netzwerktraining und Modellgenauigkeit verständlich darzustellen
- DAX-Funktionen nutzen, um Modellmetriken und Fehleranalysen effizient zu berechnen
- Aussagekräftige Berichte erstellen, um datengetriebene Entscheidungen mit Deep Learning Grundlagen zu unterstützen
Neuronale Netzwerke in der Praxis anwenden
- Muster und Merkmale in Daten erkennen, um tiefgehende Analysen durchzuführen
- Feedforward-, Convolutional- und Recurrent Neural Networks für verschiedene Aufgaben implementieren
- Hyperparameter-Tuning für eine bessere Modellleistung in Deep Learning Grundlagen nutzen