Deep Learning & Neuronale Netze

Mit Deep Learning die Grenzen des Machbaren verschieben

Neuronale Netze revolutionieren die Welt – vom autonomen Fahren bis zur personalisierten Medizin. Die Fähigkeit von Maschinen, aus riesigen Datenmengen zu lernen und dabei menschliche Mustererkennung zu imitieren, verändert nicht nur einzelne Branchen, sondern ganze Gesellschaftssysteme. Deep Learning – die fortgeschrittenste Form des maschinellen Lernens – bildet das Fundament dieser Entwicklung.

Lernen von der Natur – Programmieren wie das Gehirn denkt

Deep Learning ist mehr als ein Trend – es ist die technologische Grundlage der aktuellen KI-Revolution. Im Kurs „Data Science Deep Learning“ lernen Sie, wie künstliche neuronale Netzwerke Datenmuster erkennen, Bilder verstehen oder Sprache interpretieren.

Die Inhalte reichen von Grundlagen neuronaler Netzarchitekturen bis zu konkreten Anwendungsfällen, z. B. in der Spracherkennung oder medizinischen Diagnostik. Praktische Python-Umsetzungen helfen Ihnen, den Sprung vom Theorieverständnis zur Anwendung zu schaffen. Als Data Scientist mit Deep-Learning-Know-how sind Sie bestens gerüstet, um komplexe datenbasierte Fragestellungen zu lösen – branchenübergreifend und hochrelevant.

Key Facts

Deep Learning mit Python und TensorFlow
Aufbau und Training neuronaler Netze
Bild- und Spracherkennung praxisnah umgesetzt
Verständnis biologischer und technischer Neuronenmodelle
Machine Learning & Big Data als integrative Themen

Verstehen Sie, wie Maschinen sehen, hören und lernen!

Neuronale Netze sind das Herzstück moderner Künstlicher Intelligenz – sie bilden die Grundlage für Sprachassistenten, Bilderkennung und Chatbots. In diesem Kurs lernen Sie, wie diese Netze funktionieren und wie Sie sie selbst entwickeln können. Erfahren Sie, wie Maschinen „denken“ – mit Neuronalen Netzen und Ihrem Know-how!

In diesem Kurs lernen Sie:

Wie Perzeptrons und Feedforward-Netze aufgebaut sind
Wie Maschinen durch Backpropagation lernen
Wie Sie mit Keras, TensorFlow und PyTorch Klassifikations- und Regressionsmodelle bauen
Wie rekurrente und kompetitive Netze arbeiten
Wie Sie mit Convolutional Neural Networks Bilder erkennen können

Nach dem Kurs können Sie:

Weitere Kursinhalte

Data Science & KI

Entdecken Sie unsere KI-Weiterbildung – passgenau für Ihren Bildungsgutschein und Ihre beruflichen Ziele. Lernen Sie, wie Sie mit Algorithmen Automatisieren können, KI-Agenten, Multi-KI-Agenten und KI-Chat-Bots entwickeln und in leistungsfähige KI-Agenten-Frameworks integrieren. Setzen Sie auf praxisnahe Inhalte, die Sie direkt in Ihrem Unternehmen einsetzen können – für eine Zukunft, die von Künstlicher Intelligenz gestaltet wird.

NEU

Python lernen

Objektorientierte Programmierung (OOP)
Objekte, Klassen und Instanzen
Einfache und effektive Algorithmen
Analyse und Visualisierung von Daten
Exploratory Data Analysis (EDA)
Transformers, Vernetzen von Programmen und Webservices
Stochastik, Statistik und Matrizenrechnung
Moderne Entwicklungsumgebungen
The Zen of Python
Pythontypische libraries, packages und Module

Details zu Python

BELIEBT

Big Data

Volume (Datenvolumen), Velocity (Geschwindigkeit), Variety (Bandbreite), Value (Zusammenhänge), Veracity (Wahrhaftigkeit)
Data Mining Simulation
Strukturierte Abfrage Sprache (Structure Query Language, SQL) Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS)
SQL-Datenbanken (Strukturierte-Abfrage-DatenBanken)
Nichtstrukturierte-Abfrage-Datenbanken (NoSQL-Datenbanken)
Einführung in visuelle Business Intelligence Tools
Einführung in alternative Cluster Analyse
Workflows erstellen für Big Data

Details zu Big Data

NEU

Machine Learning & KI

Was ist "Lernen"? und Wie lernen Maschinen?
Unterschied maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
Statistische Grundlangen, lineare und nichtlineare Modelle
Überwachtes, bestärkendes und unüberwachtes Lernen
Clustering, Ensemble Learning, Optimierungsverfahren und der Fluch der Dimensionalität
Verbesserung von Modellen
Feature Engineering, Principle Component
Analysis, Hyperparameter Tuning und Transfer Learning
Für Machine Learning typische libraries, packages und Module

Details zu Machine Learning & KI

NEU

Business Intelligence

Anwendungsbereiche und real cases

Die Stärke von Business Intelligenz (BI):

Datenbasierte Entscheidungsfindung
Visualisierung und Verständlichkeit
Zeitersparnis
Erkennen von Trends und Mustern
Integration verschiedener Datenquellen
Kosten und Prozessoptimierung
Wissensaufbau und Transparenz
Verbesserung von Kontrolle und Compliance

BI-Tools:
Power BI, Tableau
KNIME

Details zu Business Intelligence

NEU

KI Anwendungen

Anwendungsbereiche und real case studies:

Data Mining
Artificial Intelligence (AI) und
eXplainable AI (XAI)

Low-Code Problemlösungen in den Bereichen:

Datenzugriff
Datenmanipulation
Visualisierung und Analytik

Die Architektur der Informationsverarbeitung:

Erstellen eines personalisierten Chatbots
Lernende KI-Algorithmen
Workflows erstellen für Künstliche Intelligenz
KI-Agenten
Mulit-KI-Agenten
Mulit-KI-Agenten-Frameworks

Details zu KI Anwendungen

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