Deep Learning: Deep Learning Techniken für Deep Learning KI Systeme

Im Kurs Deep Learning: Deep Learning Techniken für Deep Learning KI Systeme lernen Teilnehmende, moderne Verfahren und Tools einzusetzen, um leistungsstarke neuronale Netzwerke für vielseitige KI-Anwendungen zu entwickeln und zu optimieren. SQL ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Datensätze für Deep Learning. Teilnehmende lernen, optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen gezielt zu nutzen, um strukturierte Daten für das Modelltraining vorzubereiten und die Performance neuronaler Netze zu steigern. Power BI erleichtert die Visualisierung komplexer Deep Learning-Modelle. Mit interaktiven Dashboards und DAX-Funktionen lassen sich Trainingsmetriken, Modellbewertungen und Vorhersagen verständlich präsentieren und datengetriebene Entscheidungen effektiv unterstützen. Datenpipelines automatisieren Workflows für KI-gestützte Deep Learning-Systeme. Durch strukturierte Abläufe zur Datenharmonisierung und -transformation wird eine konsistente Datenqualität sichergestellt und die Skalierung neuronaler Architekturen beschleunigt. Explorative Datenanalyse hilft, relevante Features für Deep Learning-Modelle zu identifizieren. Statistische Verfahren ermöglichen eine gezielte Selektion von Merkmalen, verbessern die Modellgenauigkeit und unterstützen die datenbasierte Optimierung neuronaler Netzwerke. Neuronale Netzwerke steigern die Effizienz intelligenter Systeme. Im Kurs lernen Teilnehmende, moderne Deep Learning-Techniken anzuwenden, Modellarchitekturen zu verfeinern und durch Hyperparameter-Tuning die maximale Leistungsfähigkeit ihrer KI-Lösungen zu erreichen.