Deep Learning Grundlagen: Fortgeschrittene Konzepte der neuronalen Netze

Automatisierte Datenpipelines für neuronale Netzwerke in Deep Learning Grundlagen *Datenquellen bereinigen, transformieren und für tiefgehende Modellarchitekturen optimieren *Effiziente Workflows entwickeln, um neuronale Netzwerke skalierbar und leistungsfähig zu gestalten *Automatisierungstechniken nutzen, um Trainings- und Evaluierungsprozesse systematisch zu optimieren !SQL für leistungsstarke Datenverarbeitung in Deep Learning Grundlagen *Joins und Aggregationen einsetzen, um große Datensätze für neuronale Netzwerke vorzubereiten *Optimierte Abfragen schreiben, um Modellgenauigkeit durch qualitativ hochwertige Daten sicherzustellen *Datenbankmanagement optimieren, um strukturierten Datenfluss für effektives Training neuronaler Netze zu gewährleisten !Interaktive Analyse und Visualisierung komplexer neuronaler Netzwerke *Dynamische Dashboards in Power BI erstellen, um Modellmetriken nachvollziehbar darzustellen *DAX-Funktionen nutzen, um Berechnungen für Modellbewertungen und Fehlerraten effizient durchzuführen *Aussagekräftige Berichte entwickeln, um datengetriebene Entscheidungen zur Netzwerkoptimierung gezielt zu unterstützen !Fortgeschrittene Architekturkonzepte für neuronale Netze in Deep Learning Grundlagen *Tiefe neuronale Netzwerke trainieren und für anspruchsvolle KI-Anwendungen optimieren *Convolutional und Recurrent Neural Networks für Bild- und Sprachverarbeitung anpassen *Hyperparameter-Tuning, Transfer Learning und Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Modellleistung einsetzen

Förderungsmöglichkeiten

ja

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined