Neuronale Netze sind die wohl einflussreichste Technologie der letzten Dekade

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.

Unser Kurs Data Science Neuronale Netze erklärt, wie Neuronale Netze arbeiten und diese mittels Python initialisiert, getestet, trainiert und angepasst werden. Erfahren Sie in unserem Online-Kurs mehr über die Grundlagen Neuronaler Netze und gewinnen Sie ein fundamentales Verständnis für Daten, inklusive der Verwertung, Visualisierung und Kommunikation.

Gewinnen Sie als Data Scientist zusätzliche Einblicke in verwandte Themenfelder wie Deep Learning, Machine Learning, Künstliche Intelligenz sowie Python als objektorientierte Programmiersprache und als Rechnenknecht. Sie, wissen aus dem Rohstoff Daten zu generieren und mit Neuronalen Netzwerken als Tool Anwendungswissen in Bereichen wie Mathematik, Information, Wirtschafts-, Ingenieurs- oder Neurowissenschaften zu erschaffen. Nutzen Sie dieses fundamentale Werkzeug der Data Sciences, um schneller Lösungsansätze für diverse Problemstellungen zu entwickeln.
Aufbauend auf unserem Python-Modul sind Sie als angehender Data Scientist bestens auf die digitalen Herausforderungen des zukünftigen Wirtschaftslebens vorbereitet.

Als Kursanbieter online bieten wir Ihnen die Möglichkeit, diese Fähigkeiten mit Modulen wie Python, Machine Learning sowie Big Data und Big Data Management zu kombinieren.

Berufliche Perspektiven

Als Data Scientist genießen Sie aktuell hervorragende Berufsperspektiven in sämtlichen Branchen. Mit der fortschreitenden Digitalisierung sind Fähigkeiten der hochkomplexen Datenanalyse sowie Wissens- und Informationsgewinnung wichtiger denn je. Die Modellierung Neuronale Netze zählt dabei zu den wichtigsten Aufgaben, die von Arbeitgebern an Sie als angehenden Datenwissenschaftler herantragen werden.

Kursdaten & Inhalte
Modul Neuronale Netze

Start

03.04.2023

Dauer

180 Unterrichtseinheiten

4 Wochen

Standort

At home

Unterrichtszeit

Vollzeit (8 – 16 Uhr)

Förderung

AZAV zertifiziert
Bildungsgutschein gefördert

Gruppengröße

Kleingruppen möglich

Prüfung

Klausur, Praxisbezogene Projektarbeit

Abschluss

Zertifikat

Ind. Einstieg

Nein

Prädiktor
Klassifizierer
Matrizen
Lernregeln
Netztypen
Fehlerbehandlung
NN mit Python programmieren
Projektarbeit
Lernregeln
Deep Learning mit TensorFlow2

Zielgruppe & Voraussetzungen

Das Bildungsangebot richtet sich an Personen mit abgeschlossenem Studium, z. B. in Naturwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften, Geistes- oder Sozialwissenschaften und Informatik. Allen Interessierten stehen wir in einem telefonischen Gespräch zur Abklärung ihrer individuellen Teilnahmevoraussetzungen zur Verfügung.

Kommunikation & Visualisierung

Als Data Scientist sind Sie in der Lage, Ihre analysierten Ergebnisse gut zu kommunizieren und anschaulich zu visualisieren. Unser Kurs macht Sie mit den Grundlagen des Storytellings zu Ihren lösungsorientierten Arbeiten vertraut. Lernen Sie, standardisierte Präsentationen und Reports unter Einsatz gängiger Daten-Visualisierungstools zu erstellen, mit denen Sie Kunden und Auftraggebern Ihre Ergebnisse anschaulich in zwei- und dreidimensionaler Weise „greifbar“ und verständlich machen.

Unterrichtsmethodik

Sie lernen mit fachlich und didaktisch hoch qualifizierten Dozenten in einem virtuellen Klassenzimmer. Der Kurs findet täglich statt und ermöglicht Ihnen, durch Fragen oder Diskussionen aktiv ins Unterrichtsgeschehen einzugreifen.

Projektarbeit

Zum Kurs gehört eine praxisorientierte Projektarbeit, die Sie als „Bewerbungsmappe“ für Ihren aktuellen oder späteren Arbeitgeber nutzen können. Das Thema Ihrer Projektarbeit im Bereich Data Science können Sie frei wählen, wobei Ihnen Ihr Dozent begleitend und beratend zur Seite steht.

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.

Neuronale Netze gewinnen immer mehr an Bedeutung

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