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1. Einführung in das Deep Learning
2. Datenvorbereitung und Feature Extraction
3. Spezialisierte neuronale Netze
4. Modelle deployen und Transfer-Learning
Mit diesem Seminar erhältst du tiefgehendes Wissen über Konzepte und Methoden des Deep Learnings. Du lernst die Möglichkeiten und Grenzen der Technologie kennen und erstellst, trainierst und optimierst selbst eigene Datenmodelle und neuronale Netze.
Du lernst die praktische Arbeit den wichtigsten Python-Frameworks kennen und weißt, wie du sie in eigenen Projekten einsetzen kannst.
Die technischen Hürden für den Einstieg sind minimal – durch den Einsatz von Jupyter Notebooks und kostenfreier Cloud-GPUs.
Nach Abschluss dieses Trainings wirst du nicht nur fundierte theoretische Kenntnisse in Deep Learning besitzen, sondern auch praktische Erfahrung in der Anwendung moderner KI-Technologien gewinnen. Du wirst fähig sein, neuronale Netze zu evaluieren, anzupassen und produktiv einzusetzen. Zudem erlernst du, wie du die Technologien in eigenen Projekten nutzt. Dies qualifiziert dich für fortgeschrittene Aufgaben in der KI-Entwicklung.
Fundierter Trainer:innen-Input, Präsentationen, Praktische Übungen, Selbstreflektionen, Diskussionen, Arbeitshilfen, Gruppenarbeiten zu realen Projekten der Teilnehmenden und Erfahrungsaustausch in der Lern-Community.
Dieses Training richtet sich an alle, die Machine Learning im Detail verstehen und im Rahmen von eigenen Projekten einsetzen möchten.
Grundlegende Kenntnisse in der Programmierung mit Python werden vorausgesetzt. Weitergehendes technisches, mathematisches und statistisches Vorwissen ist hilfreich, aber nicht erforderlich.
Dieser Kurs ist ein wertvoller Baustein in der Qualifizierung zum Data Scientist, Data Engineer und Machine Learning Engineer.
Lernform
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