Advanced ML & Generative AI — Deep NN, Transfer Learning, GANs, VAEs, RL

Diese Weiterbildung richtet sich an Fachleute mit soliden Grundkenntnissen im Bereich maschinelles Lernen, die ihre Expertise auf fortgeschrittenem Niveau ausbauen möchten. Der Kurs Advanced Techniques in Machine Learning & Generative AI vermittelt tiefgreifende Konzepte und praxisnahe Methoden, die weit über das Einführungsniveau hinausgehen. Im Mittelpunkt stehen tiefe neuronale Netzwerke, Transfer Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) sowie Reinforcement Learning. Teilnehmer arbeiten mit komplexen Datenstrukturen, optimieren Trainingsalgorithmen und entwickeln generative Modelle, die in der Lage sind, realistische Bilder, Texte und andere Medien zu erzeugen. Die Kombination aus Theorie und anwendungsorientierter Praxis bereitet auf reale Einsatzszenarien in Forschung und Industrie vor.

Modul 1 — Tiefe neuronale Netzwerke und Architekturen: Dieses Modul vertieft das Verständnis moderner Netzwerkarchitekturen über das Basisniveau hinaus. Behandelt werden Residual Networks (ResNet), Dense Connections (DenseNet), Attention-Mechanismen sowie Transformer-basierte Architekturen, die heute das Rückgrat vieler KI-Systeme bilden.

• Aufbau und Training von ResNet- und DenseNet-Architekturen
• Attention-Mechanismen und Self-Attention in Transformer-Modellen
• Batch Normalization, Layer Normalization und ihre Auswirkungen auf das Training
• Gradient Checkpointing und speichereffizientes Training tiefer Netze
• Anwendungsfälle in Computer Vision und Natural Language Processing
• Praxisübungen mit PyTorch und TensorFlow auf realen Datensätzen

Modul 2 — Transfer Learning und Fine-Tuning: In diesem Block erlernen Teilnehmer systematische Strategien, um vortrainierte Modelle für neue Aufgaben nutzbar zu machen. Fine-Tuning, Feature Extraction und Domain Adaptation sind zentrale Themen, die den Einstieg in neue Anwendungsdomänen ohne großen Datenanforderungen ermöglichen.

• Vortrainierte Sprachmodelle (BERT, RoBERTa, GPT) für Downstream-Tasks anpassen
• Selektives Fine-Tuning einzelner Schichten versus vollständigem Netzwerk-Finetuning
• Domain Adaptation und Few-Shot Learning für datenknappe Szenarien
• Erstellung eigener Daten-Augmentierungspipelines
• Evaluierung des Transfers auf domänenfernen Testsets
• Praktische Fallstudien aus den Bereichen Medizin, Fertigung und Sprachtechnologie

Modul 3 — Generative Modelle: GANs und VAEs: Der Kernbereich des Kurses widmet sich der Architektur, dem Training und der praktischen Anwendung generativer Modelle. Neben der mathematischen Grundlage werden typische Trainingsprobleme wie Mode Collapse und Posterior Collapse gezielt adressiert.

• Grundprinzip und mathematische Herleitung von GANs (Generator, Diskriminator)
• Varianten: DCGAN, Wasserstein-GAN (WGAN), StyleGAN und Conditional GANs
• Variational Autoencoders: ELBO, Reparametrisierungstrick, latenter Raum
• Bildgenerierung und -manipulation mit vortrainierten GAN-Modellen
• Bewertung generativer Modelle: Fréchet Inception Distance (FID), Inception Score
• Debugging-Strategien für instabiles GAN-Training

Modul 4 — Reinforcement Learning: Dieses Modul führt von den Grundprinzipien des RL bis hin zu tiefen RL-Methoden, die in der Robotik, beim Spielen und in der Optimierung komplexer Systeme eingesetzt werden. Der Fokus liegt auf Policy Gradient und Actor-Critic-Methoden.

• Markov-Entscheidungsprozesse, Belohnungsfunktionen und Wertfunktionen
• Q-Learning und Deep Q-Networks (DQN)
• Policy Gradient Methoden: REINFORCE, PPO, SAC
• Multi-Agent Reinforcement Learning: Grundkonzepte und Anwendungsfälle
• Simulation und Training in OpenAI-Gym-Umgebungen
• Anwendung auf Empfehlungssysteme und Ressourcenoptimierung

Praxis-Block: Die praktische Implementierung zieht sich durch alle Module und wird in konkreten Projekten vertieft. Teilnehmer setzen reale Aufgaben um, debuggen Modelle selbstständig und präsentieren ihre Ergebnisse.

• Implementierung eines vollständigen GAN-Trainingsdurchlaufs auf einem Bilddatensatz
• Fine-Tuning eines BERT-Modells für eine Textklassifikationsaufgabe
• Training eines DQN-Agenten in einer Gym-Umgebung
• Evaluation und Visualisierung latenter Räume in VAEs
• Erstellung einer skalierbaren Trainingspipeline mit Datenversions-Kontrolle
• Hyperparameter-Suche mit Optuna oder Ray Tune
• Modell-Deployment als REST-API mit FastAPI oder TorchServe
• Interpretierbarkeit: SHAP und Grad-CAM für tiefe Netzwerke
• Dokumentation und Versionierung mit MLflow oder Weights & Biases
• Qualitative und quantitative Auswertung generierter Ausgaben
• Ethik-Diskussion: Deepfakes, Halluzinationen, Bias in generativen Modellen
• Abschlussprojekt: Entwicklung eines eigenständigen generativen oder RL-Systems

Im abschließenden Teil werden Erkenntnisse aus den Projekten zusammengeführt. Teilnehmer reflektieren den Einsatz ihrer Modelle, identifizieren Schwachstellen und diskutieren mögliche Weiterentwicklungen in Bezug auf Skalierbarkeit und Qualitätssicherung. Die Ergebnisse werden im Plenum vorgestellt und gemeinsam analysiert.

Der Kurs richtet sich ausschließlich an Fachleute mit vorhandener Erfahrung in maschinellem Lernen und Python-Programmierung. Für Einsteiger ohne diese Grundlage ist dieser Kurs nicht geeignet — stattdessen empfiehlt sich zunächst eine Einführungsschulung in Data Science oder Machine Learning.

• Softwareentwickler und Data Scientists mit ML-Grundkenntnissen
• Machine Learning Engineers, die ihre Methoden in Richtung Deep Learning ausbauen möchten
• KI-Forscher und Wissenschaftler, die neue Architekturen verstehen und anwenden wollen
• IT-Spezialisten aus Technologieunternehmen, die KI-Projekte verantworten
• Fachkräfte, die eine internationale Zertifizierung im ML/AI-Bereich anstreben

Der Kurs wird überwiegend als Combined Learning angeboten, das heißt, es werden Präsenzphasen mit Online-Lerneinheiten kombiniert. Einzelne Durchführungen finden auch als reine Online-Seminare statt. Die Lehrmethoden umfassen Vorträge, interaktive Diskussionen, Live-Coding-Sessions sowie betreute Laborübungen, in denen Teilnehmer eigene Modelle implementieren. Peer-Feedback und Gruppenarbeiten fördern den Austausch unter den Teilnehmern. Der Trainer führt regelmäßige Code-Reviews durch und gibt individuelle Rückmeldungen zu den Projekten. Ergänzend stehen Lernplattformen und Übungsmaterialien für das Selbststudium zwischen den Sitzungen zur Verfügung. Sowohl Vollzeit- als auch Teilzeit-Formate sind möglich — individuelle Absprachen zum Starttermin sind auf Anfrage möglich.

Die Kursdauer beträgt in der Regel mehr als eine Woche bis zu einem Monat bei Vollzeitteilnahme. Bei Teilzeitvarianten verlängert sich die Laufzeit entsprechend auf mehrere Monate. Der genaue Umfang richtet sich nach dem individuellen Lernplan und den gewünschten Zertifizierungszielen. Eine persönliche Abstimmung zu Starttermin und Dauer ist Teil des Beratungsgesprächs vor Kursbeginn.

Die Weiterbildung schließt mit einem international anerkannten Herstellerzertifikat sowie einem Lehrgangszertifikat von New Horizons ab. Das Herstellerzertifikat bestätigt die Vorbereitung auf branchenrelevante Zertifizierungsprüfungen im Bereich Machine Learning und generative KI. Ob die eigentliche Prüfung zum Zertifikat im Kurspreis enthalten ist oder separat abgelegt wird, ist beim Anbieter zu erfragen. Das Lehrgangszertifikat wird nach erfolgreichem Abschluss der Weiterbildungsmaßnahme ausgestellt und dokumentiert die erworbenen Kompetenzen.

Der Abschluss dieser Weiterbildung verschafft einen erheblichen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt für KI-Fachleute. Kompetenzen in fortgeschrittenen Deep-Learning-Methoden und generativer KI gehören zu den gefragtesten Qualifikationen in der Technologiebranche. Unternehmen aus nahezu allen Sektoren — von der Automobilindustrie über das Gesundheitswesen bis hin zur Finanzbranche — suchen Fachkräfte, die komplexe KI-Systeme entwerfen, betreiben und weiterentwickeln können. Mit einem international anerkannten Abschluss werden die eigenen Kenntnisse für Arbeitgeber weltweit glaubhaft nachgewiesen. Die Investition in diese Qualifikation ist in vielen Fällen förderbar. Bei AZAV-zertifizierten Anbietern besteht grundsätzlich die Möglichkeit, die Weiterbildung über einen Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit oder des Jobcenters zu finanzieren. Darüber hinaus kommen je nach persönlicher Situation das Qualifizierungschancengesetz, Leistungen der Deutschen Rentenversicherung im Rahmen beruflicher Rehabilitation sowie weitere Förderprogramme in Frage. Die konkrete Fördereignung sollte vorab mit der zuständigen Behörde und dem Anbieter geklärt werden. Darüber hinaus bietet dieser Kurs die Möglichkeit, ein professionelles Netzwerk mit gleichgesinnten Fachleuten aufzubauen. Der Austausch während der Gruppenübungen, Diskussionen und Projektkritiken schafft Verbindungen, die weit über die Kursdauer hinaus wertvoll sind. Wer an der Schnittstelle von Forschung und industrieller Anwendung arbeiten möchte, findet in dieser Weiterbildung eine fundierte Basis für den nächsten Karriereschritt.