Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse zur Anwendung von Deep Learning-Technologien und zur effizienten Datenverarbeitung für neuronale Netzwerke.
Interaktive Visualisierung von Deep Learning-Modellen in Deep Learning Grundlagen- Dynamische Dashboards erstellen, um Modellmetriken und Trainingsergebnisse verständlich darzustellen
- DAX-Funktionen nutzen, um Berechnungen für Modellbewertungen und Fehleranalysen durchzuführen
- Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datengetriebene Optimierungen nachvollziehbar zu machen
SQL für die effiziente Datenverarbeitung in Deep Learning Grundlagen
- Joins und Aggregationen anwenden, um Datensätze für neuronale Netzwerke gezielt aufzubereiten
- Optimierte Abfragen schreiben, um die Modellleistung durch hochwertige Trainingsdaten zu verbessern
- Datenbankarchitekturen optimieren, um Deep Learning-Technologien effizient zu unterstützen
Automatisierte Datenpipelines für neuronale Netzwerke
- Datenquellen bereinigen, transformieren und für maschinelle Lernprozesse optimieren
- Effiziente Workflows entwickeln, um große Datenmengen automatisiert zu verarbeiten
- Automatisierungsstrategien nutzen, um Deep Learning-Technologien reibungslos in Produktionsumgebungen zu integrieren
Neuronale Netzwerke und technologische Anwendungen in Deep Learning Grundlagen
- Muster in großen Datensätzen erkennen, um Modelle besser auf reale Szenarien anzupassen
- Convolutional und Recurrent Neural Networks für fortschrittliche Bild- und Sprachverarbeitung trainieren
- Hyperparameter-Tuning und Transfer Learning anwenden, um Deep Learning-Technologien leistungsfähiger zu machen