Deep Learning: Neuronale Netze in der Praxis – Weiterbildung

Der Kurs Deep Learning vermittelt Grundlagen und praktische Anwendung komplexer neuronaler Netzwerke für fortgeschrittene Datenanalyse. Im Zentrum steht der gesamte Weg von der Datenaufbereitung mit SQL über automatisierte Trainingspipelines bis zur Modellarchitektur selbst — ergänzt um die verständliche Darstellung von Trainingsmetriken und Ergebnissen mit Power BI. So entsteht ein Verständnis für Deep Learning, das nicht bei der Theorie neuronaler Netze stehen bleibt, sondern den kompletten praktischen Weg vom Rohdatensatz zum trainierten Modell abbildet.

Der erste Themenblock behandelt SQL für effiziente Datenverarbeitung im Deep-Learning-Kontext. Bevor ein neuronales Netz trainiert werden kann, muss der zugrunde liegende Datensatz technisch sauber aufbereitet sein.

• Joins zwischen mehreren Datenquellen für vollständige Trainingsdatensätze nutzen
• Aggregationen einsetzen, um große Datensätze handhabbar zu machen
• Abfragen so optimieren, dass die Performance datengetriebener Modelle steigt
• Datenbankstrukturen gezielt für Machine-Learning-Workflows anlegen
• Datenqualität als Voraussetzung für belastbare Trainingsergebnisse einordnen
• Zusammenspiel von Datenbankseite und Modelltraining nachvollziehen

Der zweite Block widmet sich automatisierten Datenpipelines für Deep Learning. Hier geht es darum, den Weg von der Rohdatenquelle zum trainingsfertigen Datensatz zu systematisieren.

• Datenquellen harmonisieren und in ein einheitliches Format überführen
• Bereinigungsschritte für neuronale Netze automatisiert durchführen
• Effiziente Workflows entwickeln, die Trainingsprozesse beschleunigen
• Automatisierungstechniken für wiederkehrendes Modelltraining nutzen
• Evaluierungsschritte in die Pipeline integrieren
• Reproduzierbarkeit von Trainingsläufen sicherstellen

Im dritten Block steht die interaktive Visualisierung von Deep-Learning-Modellen mit Power BI im Vordergrund. Trainingsergebnisse müssen verständlich kommuniziert werden, um im Fachkontext genutzt zu werden.

• Dynamische Dashboards für die Darstellung von Modellanalysen aufbauen
• DAX-Funktionen für Berechnungen zu Trainingsmetriken einsetzen
• Verlaufskurven von Trainings- und Validierungsergebnissen visualisieren
• Aussagekräftige Berichte für datengetriebene Entscheidungen entwickeln
• Kennzahlen zur Modellgüte verständlich aufbereiten
• Ergebnisse für unterschiedliche Zielgruppen im Fachbereich darstellen

Der vierte Block behandelt neuronale Netze und Modellarchitekturen als fachlichen Kern des Deep Learning.

• Muster und komplexe Zusammenhänge in Daten mit neuronalen Netzwerken erkennen
• Feature Engineering zur Verbesserung der Eingabedaten anwenden
• Hyperparameter-Tuning zur Optimierung der Modellperformance einsetzen
• Convolutional Neural Networks für die Bildverarbeitung trainieren
• Recurrent Neural Networks für Sprach- und Textverarbeitung einsetzen
• Grenzen und typische Herausforderungen beim Training neuronaler Netze einordnen

Über die vier Themenblöcke hinweg bearbeiten die Teilnehmenden ein durchgehendes Praxisprojekt, das die einzelnen Bausteine miteinander verbindet: von der SQL-basierten Datenaufbereitung über die automatisierte Pipeline bis zum trainierten neuronalen Netz und dessen Darstellung in Power BI. So bleibt der Kurs nicht bei theoretischen Konzepten stehen, sondern zeigt den vollständigen praktischen Weg eines Deep-Learning-Projekts. Ein durchgängiges Thema ist dabei der Umgang mit unvollständigen oder verrauschten Trainingsdaten: Bevor ein neuronales Netz überhaupt trainiert werden kann, müssen fehlende Werte behandelt, Ausreißer erkannt und Datenformate vereinheitlicht werden. Die Teilnehmenden erleben so unmittelbar, wie stark die spätere Modellgüte von dieser vorbereitenden Arbeit abhängt — eine Erfahrung, die in rein theoretischen Deep-Learning-Einführungen häufig zu kurz kommt. Ebenso wird der Umgang mit Trainings- und Validierungsdaten praktisch geübt: Wie werden Datensätze sinnvoll aufgeteilt, wie erkennt man Überanpassung an den Trainingsdatensatz, und welche Kennzahlen zeigen frühzeitig, dass ein Modell nicht generalisiert? Diese Fragen werden nicht nur besprochen, sondern anhand der im Kurs entwickelten Modelle konkret nachvollzogen und in Power BI sichtbar gemacht. Die Verbindung von Datenbankarbeit, Automatisierung, Visualisierung und Modellarchitektur macht deutlich, dass Deep Learning in der Praxis weit mehr umfasst als das reine Training eines neuronalen Netzes — die Qualität der Datenaufbereitung und die verständliche Darstellung der Ergebnisse sind ebenso entscheidend für den praktischen Erfolg.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI, Forschung, Reporting oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Geeignet für Personen, die Deep Learning und neuronale Netze praxisnah kennenlernen und beruflich anwenden wollen.

• Personen mit erstem Bezug zu Datenanalyse, die sich in Richtung KI weiterentwickeln möchten
• Quereinsteigende mit Interesse an neuronalen Netzen und deren praktischer Anwendung
• Fachkräfte, die Trainingsdaten künftig selbst aufbereiten und automatisieren möchten
• Mitarbeitende, die Modellergebnisse verständlich im Fachbereich kommunizieren sollen

Der Kurs wird im Hybrid-Format organisiert und läuft in Vollzeit. Fachliche Einführungen zu SQL, Datenpipelines und neuronalen Netzen wechseln sich mit praktischer Projektarbeit ab, in der die Teilnehmenden ein durchgehendes Deep-Learning-Vorhaben von der Datenaufbereitung bis zur Ergebnisvisualisierung selbst umsetzen.

Die Inhalte gliedern sich in vier Themenblöcke, die von SQL-gestützter Datenverarbeitung über automatisierte Pipelines und Modellvisualisierung bis zu neuronalen Netzen und Modellarchitekturen reichen. Der Kurs wird in Vollzeit angeboten; genaue Zeitangaben ergeben sich aus dem jeweiligen Kurstermin des Anbieters.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem entsprechenden Trägerzertifikat ab. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Anbieters, kein staatliches Examen.

Deep Learning wird oft auf die reine Modellarchitektur reduziert — dabei entscheidet in der Praxis meist die Datenaufbereitung darüber, ob ein Training überhaupt gute Ergebnisse liefert. Dieser Kurs setzt bewusst früher an und zeigt, wie SQL-gestützte Datenverarbeitung und automatisierte Pipelines die Grundlage für belastbares Modelltraining legen. Der Mehrwert liegt in der Verbindung dreier Perspektiven, die in vielen Einführungen getrennt behandelt werden: Datenbankseitige Aufbereitung, automatisierte Trainingsprozesse und verständliche Visualisierung der Ergebnisse mit Power BI. Wer alle drei Bereiche versteht, kann ein Deep-Learning-Vorhaben nicht nur technisch umsetzen, sondern auch im Fachbereich nachvollziehbar begründen und kommunizieren. Am Ende steht die Fähigkeit, neuronale Netze für Bild-, Sprach- und Textverarbeitung selbst zu konzipieren und zu trainieren — eingebettet in einen vollständigen Arbeitsprozess von der Datenquelle bis zur verständlichen Ergebnisdarstellung, wie er in datengetriebenen Projekten typischerweise gefordert wird.