Teilnehmende erwerben fundierte Kenntnisse zur Entwicklung, Optimierung und Anwendung neuronaler Netze in anspruchsvollen KI-Projekten.
Inhalte- Statistische Analysen
Statistische Analysen sind essenziell für die Optimierung von Deep Learning-Modellen. Teilnehmende führen explorative Datenanalysen durch, erkennen Muster in komplexen Datensätzen und wenden statistische Methoden gezielt zur Verbesserung neuronaler Netzwerke an.
- Datenbankmanagement mit SQL
SQL ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen. Durch optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen werden strukturierte Daten aufbereitet und für Trainingsprozesse in Deep Learning-Anwendungen vorbereitet, um die Modellqualität zu maximieren.
- Visualisierung mit Power BI
Power BI erleichtert die Visualisierung komplexer Deep Learning-Analysen. Interaktive Dashboards und DAX-Funktionen unterstützen die transparente Darstellung von Modellmetriken und schaffen die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen.
- Automatisierung von Datenpipelines
Datenpipelines automatisieren Workflows für Deep Learning-Prozesse. Der Kurs vermittelt strukturierte Abläufe zur Datenbereinigung und -transformation, um eine konsistente Datenqualität und eine skalierbare Entwicklung neuronaler Netze zu gewährleisten.
- Neuronale Netze und Transfer Learning
Neuronale Netze steigern die Leistungsfähigkeit moderner KI-Anwendungen. Teilnehmende trainieren Convolutional und Recurrent Neural Networks, nutzen Transfer Learning zur Effizienzsteigerung und setzen Deep Learning-Technologien gezielt in innovativen Anwendungsfeldern ein.