Deep Learning vermittelt Kenntnisse zur Anwendung und Optimierung komplexer neuronaler Netzwerke für fortgeschrittene Datenanalyse.
SQL für effiziente Datenverarbeitung in Deep Learning- Joins und Aggregationen nutzen, um große Datensätze für neuronale Netze aufzubereiten
- Optimierte Abfragen schreiben, um die Performance datengetriebener Modelle zu verbessern
- Datenbanken gezielt für Machine Learning-Workflows strukturieren und optimieren
Automatisierte Datenpipelines für Deep Learning
- Datenquellen harmonisieren, bereinigen und für neuronale Netze vorbereiten
- Effiziente Workflows entwickeln, um Trainingsprozesse zu optimieren
- Automatisierungstechniken nutzen, um Modelltraining und Evaluierung zu beschleunigen
Interaktive Visualisierung von Deep Learning-Modellen mit Power BI
- Dynamische Dashboards erstellen, um Modellanalysen verständlich darzustellen
- DAX-Funktionen nutzen, um Berechnungen für Trainingsmetriken und Evaluierungen durchzuführen
- Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datengetriebene Entscheidungen mit Deep Learning-Modellen zu optimieren
Neuronale Netze und Modellarchitekturen für Deep Learning
- Muster und komplexe Zusammenhänge in Daten mit neuronalen Netzwerken erkennen
- Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning zur Optimierung der Modellperformance nutzen
- Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bild-, Sprach- und Textverarbeitung trainieren