Deep Learning: Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze

Interaktive Visualisierung neuronaler Netze mit Power BI *Dynamische Dashboards erstellen, um Modellmetriken verständlich darzustellen *DAX-Funktionen nutzen, um Berechnungen für Trainingsgenauigkeit und Fehleranalysen durchzuführen *Aussagekräftige Berichte entwickeln, um Entwicklungen in Deep Learning-Projekten nachvollziehbar zu machen !SQL für strukturierte Datenverarbeitung in Deep Learning *Joins und Aggregationen anwenden, um große Datensätze für Modelltraining vorzubereiten *Optimierte Abfragen schreiben, um datengetriebene Analysen effizient zu unterstützen *Datenbanken organisieren, um neuronale Netzwerke mit hochwertigen Daten zu versorgen !Automatisierte Datenpipelines für neuronale Netze *Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für Deep Learning-Prozesse vorbereiten *Effiziente Workflows entwickeln, um Modelltraining und Evaluierung zu optimieren *Automatisierungsprozesse nutzen, um die Skalierbarkeit von neuronalen Netzwerken zu verbessern !Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze in Deep Learning *Muster in großen Datensätzen identifizieren, um Lernprozesse zu verbessern *Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning zur Optimierung der Modellgenauigkeit anwenden *Convolutional und Recurrent Neural Networks zur Bilderkennung, Sprachverarbeitung und anderen Anwendungen trainieren

Förderungsmöglichkeiten

ja

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined