Deep Learning & Neuronale Netze
Beste berufliche Perspektiven
Deep Learning und Neuronale Netze sind die wohl einflussreichsten Technologien unserer Dekade. Deep Learning, eine Schlüsselkomponente der Künstlichen Intelligenz, revolutioniert zahlreiche Industrien und Forschungsbereiche. Es nutzt fortschrittliche neuronale Netzwerkstrukturen zur effektiven Verarbeitung großer und komplexer Datenmengen. Diese Fähigkeit macht Deep Learning zu einem unverzichtbaren Werkzeug in der modernen Datenwissenschaft.
Data Science Deep Learning
In unserem umfassenden „Data Science Deep Learning“ Kurs lernen Data Scientists, wie sie mit Deep Learning komplexe Herausforderungen in Bereichen wie Bild- und Spracherkennung meistern können. Der Kurs bietet eine tiefgreifende Einführung in die Programmierung von Deep Learning Modellen mit Python, einschließlich praktischer Anwendungen und Anpassungen für spezifische Aufgaben. Zusätzlich erhalten die Teilnehmer Einblicke in verwandte Gebiete wie Machine Learning und Big Data, wodurch sie auf die digitalen Herausforderungen der Zukunft optimal vorbereitet werden. Mit der zunehmenden Bedeutung von Datenanalyse und KI in der digitalen Wirtschaft sind Fähigkeiten im Deep Learning entscheidend für jeden angehenden Data Scientist.
Neuronale Netze (NN) gewinnen in immer mehr Anwendungs- und Forschungsbereichen an Bedeutung. Das stetig wachsende Verständnis für Neuronen und ihre Funktionsweise im menschlichen Gehirn bilden den Ausgangspunkt der Gestaltung neuronaler Netze und einen faszinierenden Brückenschlag zwischen Mensch und Maschine. In einem Neuronalen Netz ist die Verarbeitung beliebig großer Datenmengen möglich. Hierbei lassen sich mit einem 3×3 neuronalen Netz ca. 95 % aller datenbasierten Problemstellung lösen, bei einer größeren Anzahl der Mittelschichtsknoten annähernd 100 %.
Als Data Scientist mit Kenntnissen neuronaler Netze sind Sie in der Lage, zahllose Fragestellungen rund um das menschliche Verhalten besser zu verstehen und zu beantworten. Hierzu gehören so vielfältige Themengebiete wie Krankheiten, Lernverhalten oder die Analyse von Bilddaten.
Dieses Modul ist auch einzeln buchbar
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In unseren Kursen ist Deep Learning und Neuronale Netze enthalten
Entdecken Sie unser breites Spektrum an Data Science-Kursen, die perfekt auf Ihre Bedürfnisse und Ihren Bildungsgutschein zugeschnitten sind. Von Einführungskursen in Python und R über fortgeschrittene Statistik, bis hin zu Maschinellem Lernen und Big Data – wir haben alles, was Sie für Ihren nächsten Karriereschritt benötigen. Jeder Kurs ist darauf ausgelegt, Ihnen praktische Fähigkeiten zu vermitteln, die Sie direkt in Ihrem Beruf einsetzen können.
Data Scientist (Vollzeit)
Python, Neuronale Netze/Deep Learning, Machine Learning & Künstliche Intelligenz, Big Data, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Daten Wissenschaftler, Data Analyst, Daten Manager, Data Whisperer, ML Engineer, KI Spezialist
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Ganzheitliches Verständnis mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter, CFO, Wissenschaft & Forschung
Data Scientist (Teilzeit)
Python, Neuronale Netze/Deep Learning, Machine Learning & Künstliche Intelligenz, Big Data, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Daten Wissenschaftler, Data Analyst, Daten Manager, Data Whisperer, ML Engineer, KI Spezialist
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Ganzheitliches Verständnis mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter, CFO, Wissenschaft & Forschung
Data Science Analyst
Inhalte:
Python, Neuronale Netze/Deep Learning, Machine Learning & Künstliche Intelligenz, Big Data, Business Intelligence
Berufsfelder:
Business Analyst, Data Analyst, Daten Manager, Data Whisperer, ML Engineer
Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Ganzheitliches Verständnis
Karriereziel:
Abteilungsleiter, CFO, Wissenschaft & Forschung
Business Intelligence Analyst
Python, Neuronale Netze/ Deep Learning, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Data Analyst, KI Spezialist, Engineer
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur NN, Business optimieren mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter
Data Science Manager
Inhalte:
Python, Big Data, Business Intelligence, Künstliche Intelligenz Anwendungen
Berufsfelder:
Business Analyst, Daten Manager, Daten Wissenschaftler, KI Spezialist
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur, Business optimieren mit KI
Karriereziel:
Abteilungsleiter
Big Data Analyst
Inhalte:
Python, Big Data, Business Intelligence
Berufsfelder:
Data Analyst, Data Wrangler, Data Engineer
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Daten Banken, Business optimieren
Karriereziel:
Abteilungsleiter
KI Spezialist
Python, Künstliche Intelligenz Anwendungen, Neuronale Netze / Deep Learning, Machine Learning
Berufsfelder:
Künstliche Intelligenz Anwendungen Spezialist, Data Wrangler, Machine Learning Engineer
Experte / Spezialist:
Schwerpunkte: Unternehmensstruktur Daten Banken, Business optimieren mit KI
Big Data Engineer
Python, Big Data,
Berufsfelder:
Data Engineer
Experte / Spezialist:
Schwerpunkt: Daten Banken
educx-Tract
Künstliche neuronale Netze bilden den fundamentalen Baustein für das Deep Learning, das im Zentrum des aktuellen KI-Booms steht. Neuronale Netze entsperren Smartphones per Gesichtserkennung, übersetzen Texte, erkennen Krankheiten wie Krebs auf Bildaufnahmen oder generieren Deepfakes.
Die mathematischen Grundlagen des künstlichen Neurons entstanden bereits in den 1940ern. Der Algorithmus für das erste neuronale Netz – Perzeptron genannt – wurde 1958 geschrieben. Doch erst mit der breiten Verfügbarkeit hoher Rechenleistung und großer Datenmengen in den letzten zehn Jahren begann der Siegeszug der neuronalen Netze.
Neuronale Netze sind heute zum Standard innerhalb der KI-Forschung geworden und finden sich in der Bild-, Schrift- und Mustererkennung, sie erkennen, übersetzen und generieren Sprache, steuern komplexe Prozesse, geben Prognosen ab, bilden die Grundlage für Frühwarnsysteme, modellieren biologische und wirtschaftliche Systeme oder schlagen Menschen in Brett- und Videospielen.

Schematische Darstellung eines künstlichen Neurons. Die Eingaben werden mit den Gewichtungen multipliziert, von der Übertragungsfunktion summiert und an die Aktivierungsfunktion weitergegeben.
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