Deep Learning Grundlagen: Modellierung neuronaler Netze

Automatisierte Datenpipelines für die Modellierung neuronaler Netze in Deep Learning Grundlagen *Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für das Modelltraining optimieren *Effiziente Workflows entwickeln, um neuronale Netzwerke skalierbar zu machen *Automatisierungstechniken nutzen, um wiederkehrende Trainingsprozesse zu beschleunigen !SQL für leistungsstarke Datenverarbeitung in Deep Learning Grundlagen *Joins und Aggregationen anwenden, um Trainings- und Validierungsdaten gezielt vorzubereiten *Optimierte Abfragen schreiben, um Modellgenauigkeit und Berechnungsgeschwindigkeit zu steigern *Datenbankmanagement optimieren, um Deep Learning-Modelle mit qualitativ hochwertigen Daten zu versorgen !Interaktive Visualisierung neuronaler Netzwerke mit Power BI *Dynamische Dashboards entwickeln, um Modellstrukturen und Trainingsergebnisse verständlich darzustellen *DAX-Funktionen einsetzen, um Modellmetriken und Fehleranalysen datengetrieben zu optimieren *Aussagekräftige Berichte erstellen, um datengetriebene Entscheidungen in der neuronalen Netzwerkmodellierung zu unterstützen !Modellierung neuronaler Netze mit Deep Learning Grundlagen *Muster und Zusammenhänge in Daten erkennen, um neuronale Netzwerke gezielt anzupassen *Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bild- und Sprachverarbeitung trainieren *Hyperparameter-Tuning und Transfer Learning für leistungsfähigere Deep Learning-Modelle einsetzen

Förderungsmöglichkeiten

ja

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined