Deep Learning – Einstieg in neuronale Netze und KI

Mathematische und statistische Grundlagen für das Verständnis neuronaler Netze erlernen *Lineare Algebra, Matrizenoperationen und Wahrscheinlichkeitsrechnung für Machine Learning nutzen *Gradientenberechnung und Optimierungsverfahren zur Modellverbesserung anwenden !SQL für Datenmanagement und komplexe Abfragen in Deep Learning-Anwendungen nutzen *Datenbankabfragen schreiben, um große Mengen strukturierter Daten effizient zu analysieren *Joins und Aggregationen nutzen, um Datensätze für Modelltraining und Testdaten vorzubereiten !Interaktive Visualisierung und datenbasierte Berichterstellung mit Power BI für Deep Learning-Projekte einsetzen *Daten aus verschiedenen Quellen importieren und in verständlichen Dashboards visualisieren *Diagramme, interaktive Filter und Metriken nutzen, um Modellleistung und Trainingsfortschritt darzustellen !Explorative Datenanalyse und Datenaufbereitung für neuronale Netze durchführen *Datenbereinigung, Transformation und Feature Engineering für optimales Modelltraining anwenden *Muster, Korrelationen und Auffälligkeiten erkennen, um relevante Eingabevariablen zu bestimmen !Grundlagen des Deep Learning und neuronaler Netze für KI-Modelle verstehen *Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzwerken und Aktivierungsfunktionen analysieren *Überwachtes und unüberwachtes Lernen nutzen, um prädiktive und generative Modelle zu erstellen !Python-Programmierung und Automatisierung für Deep Learning-Workflows nutzen *Skripte entwickeln, um datengetriebene Prozesse und Modelltrainings effizient zu steuern *Modulare Softwareentwicklung und wiederverwendbare Funktionen zur Optimierung der Code-Struktur implementieren

Förderungsmöglichkeiten

ja

Preishinweis

Preis inkl. MwSt. undefined