Teilnehmer erwerben grundlegendes Wissen in Deep Learning, um statistische Analysen durchzuführen und neuronale Netzwerke für angewandte Techniken zu optimieren.

Statistische Analysen und Optimierung in Deep Learning Grundlagen
  • Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen identifizieren und interpretieren
  • Statistische Methoden nutzen, um neuronale Netzwerke effizienter zu trainieren
  • Feature Engineering anwenden, um Daten für Deep Learning-Modelle optimal vorzubereiten

SQL für leistungsstarke Datenverarbeitung in Deep Learning Grundlagen
  • Joins und Aggregationen nutzen, um strukturierte Daten für Modelltraining bereitzustellen
  • Optimierte Abfragen schreiben, um Modellgenauigkeit und Effizienz zu steigern
  • Datenbanken gezielt für Deep Learning-Anwendungen organisieren und optimieren

Interaktive Analyse von Deep Learning-Techniken mit Power BI
  • Dynamische Dashboards erstellen, um Modellmetriken nachvollziehbar zu präsentieren
  • DAX-Funktionen nutzen, um Modellbewertungen und Performanceanalysen durchzuführen
  • Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datengetriebene Entscheidungen auf Grundlage von Deep Learning-Modellen zu treffen

Angewandte Deep Learning-Techniken für neuronale Netzwerke
  • Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bild- und Sprachverarbeitung trainieren
  • Hyperparameter-Tuning und Transfer Learning zur Optimierung neuronaler Modelle einsetzen
  • Neuronale Netzwerke für praxisnahe Implementierungen in Deep Learning Grundlagen anwenden