Deep Learning für autonomes Fahren – Weiterbildung

Diese Weiterbildung vertieft das Verständnis künstlicher neuronaler Netze mit besonderem Fokus auf Anwendungen im autonomen Fahren und ergänzt dies um eine Zusatzqualifikation in TensorFlow und AI-Development. Im Zentrum steht die praktische Umsetzung mit den Frameworks Keras und TensorFlow: von Architektur und Training über Convolutional und Recurrent Neural Networks bis hin zu Transfer Learning und der eigenständigen Entwicklung von Chatbot-Modellen. Der Kurs richtet sich an Personen mit einschlägiger Vorerfahrung, die ihre Fachkenntnisse im Bereich Deep Learning gezielt in Richtung Forschung und Entwicklung ausbauen möchten.

Der erste Themenblock behandelt Deep Learning und neuronale Netze als fachliches Fundament der Weiterbildung, mit besonderem Blick auf die Abgrenzung zu klassischem Machine Learning.

• Grundkonzepte künstlicher neuronaler Netze systematisch erarbeiten
• Machine Learning und Deep Learning begrifflich und methodisch abgrenzen
• Typische Anwendungsfelder künstlicher neuronaler Netze einordnen, unter anderem im Kontext autonomer Systeme
• Ein erstes neuronales Netz konzipieren und trainieren
• Trainingsverläufe beobachten und erste Optimierungsansätze ableiten
• Grenzen einfacher Netzarchitekturen erkennen

Der zweite Block widmet sich Keras und TensorFlow als Werkzeuge für die konkrete Modellentwicklung. Hier verschiebt sich der Fokus von der Theorie zur praktischen Implementierung.

• Grundlegende Konzepte künstlicher neuronaler Netze mit Keras umsetzen
• Verbindungen zwischen Keras und TensorFlow technisch nachvollziehen
• Modellentwicklung mit Fokus auf unterschiedliche Netzarchitekturen durchführen
• Fully Connected Networks und Convolutional-Neural-Network-Modelle mit Keras erstellen
• Praxisbeispiele mit Recurrent Neural Networks umsetzen
• Trainierte Modelle laden und speichern, um sie weiterzuverwenden

Im dritten Block steht TensorFlow und seine praktische Anwendung im Mittelpunkt, einschließlich Installation, Einrichtung und Fehleranalyse.

• TensorFlow installieren und für die Arbeit mit künstlichen neuronalen Netzen einrichten
• Grundlegende Funktionsweise von TensorFlow nachvollziehen
• Künstliche neuronale Netze in TensorFlow analysieren und implementieren
• Typische Fehlerquellen bei nicht funktionierenden Modellen identifizieren
• Ansätze zur Problemlösung bei fehlerhaftem Modellverhalten anwenden
• Zusammenspiel von TensorFlow und Keras im Entwicklungsprozess vertiefen

Der vierte Block behandelt AI-Entwicklung und Chatbot-Design als eigenständigen Anwendungsschwerpunkt der Zusatzqualifikation.

• Einstieg in AI-Development mit Bezug zu künstlichen neuronalen Netzen erarbeiten
• Einen einfachen Chatbot konzeptionell aufbauen
• Chatbot-Modelle unter Einsatz künstlicher neuronaler Netze trainieren
• Grundlagen der Sprachverarbeitung für Chatbot-Anwendungen einordnen
• Fortgeschrittene Chatbot-Techniken mit neuronalen Netzen umsetzen
• Chatbots hinsichtlich Qualität und Nutzerinteraktion optimieren und evaluieren
• Fragen von AI-Ethik und Datenschutz bei Chatbot-Anwendungen berücksichtigen

Über alle vier Themenblöcke hinweg entwickeln die Teilnehmenden eigene künstliche neuronale Netze und trainieren diese mit realen Datensätzen, um ein tiefgehendes Verständnis für die Herausforderungen und Lösungsansätze im Deep Learning zu erlangen. Dabei wird der Anwendungsbezug zum autonomen Fahren immer wieder aufgegriffen, etwa bei der Arbeit mit Convolutional Neural Networks für die Bildverarbeitung, wie sie in Wahrnehmungssystemen autonomer Fahrzeuge eine zentrale Rolle spielt. Ein wiederkehrendes Thema ist außerdem der Umgang mit Modellen, die nicht auf Anhieb funktionieren: Warum konvergiert ein Training nicht, warum liefert ein Netz auf neuen Daten plötzlich schlechte Ergebnisse, und wie lässt sich systematisch eingrenzen, ob die Ursache in der Datenqualität, der Netzarchitektur oder den gewählten Trainingsparametern liegt? Diese Fehleranalyse wird nicht nur an einzelnen Beispielen demonstriert, sondern von den Teilnehmenden an ihren eigenen Modellen selbst durchlaufen. Auch das Zusammenspiel von Transfer Learning und begrenzten Trainingsdaten wird vertieft behandelt: Gerade im Umfeld autonomer Systeme sind vollständig neu trainierte Netze oft unwirtschaftlich, sodass die Anpassung vortrainierter Modelle an spezifische Aufgabenstellungen eine zentrale praktische Fertigkeit darstellt, die im Kurs an konkreten Beispielen geübt wird. Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, künstliche neuronale Netze eigenständig zu konzipieren, mit Keras und TensorFlow zu trainieren und in unterschiedlichen Anwendungsbereichen einzusetzen — von bildbasierten Anwendungen über sequenzielle Daten bis hin zu eigenen Chatbot-Systemen.

Die Weiterbildung richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit in der Forschung und Entwicklung im Bereich Deep Learning für autonomes Fahren oder in der Entwicklung von Keras-Modellen anstreben oder ihre bestehenden Fachkenntnisse in diesem Bereich gezielt vertiefen möchten.

• Fachkräfte mit erster Deep-Learning-Erfahrung, die sich Richtung autonomes Fahren spezialisieren möchten
• Personen mit Python- und Data-Science-Hintergrund, die Keras und TensorFlow praktisch vertiefen wollen
• Entwickler:innen, die von klassischem Machine Learning in Richtung neuronale Netze wechseln möchten
• Fachkräfte, die zusätzlich Chatbot- und AI-Development-Kompetenzen aufbauen möchten

Die Weiterbildung verbindet theoretische Grundlagen zur Architektur neuronaler Netze mit praxisorientierten Übungen und Projekten, in denen das erlernte Wissen unmittelbar mit Keras und TensorFlow umgesetzt wird. Die Teilnehmenden entwickeln eigene Modelle und trainieren diese mit realen Datensätzen, wodurch theoretische Konzepte direkt in praktische Fertigkeiten überführt werden.

Die Inhalte gliedern sich in vier aufeinander aufbauende Themenblöcke, die von den Grundlagen neuronaler Netze über Keras und TensorFlow bis zur AI-Entwicklung und Chatbot-Erstellung reichen. Der genaue zeitliche Umfang ergibt sich aus dem jeweiligen Kurstermin des Anbieters.

Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat beziehungsweise einer Teilnahmebescheinigung ab, die die Themen Deep Learning sowie die Zusatzqualifikation TensorFlow und AI-Development ausweist. Es handelt sich um eine qualifizierte Bescheinigung des Anbieters, kein staatliches Examen.

Wer sich in Richtung Deep Learning für autonomes Fahren spezialisieren möchte, braucht mehr als theoretisches Wissen über neuronale Netze — gefragt ist die praktische Fähigkeit, mit Keras und TensorFlow konkrete Modelle zu entwickeln, zu trainieren und Fehler in nicht funktionierenden Modellen selbst zu identifizieren. Genau diese praktische Handlungsfähigkeit steht im Zentrum dieser Weiterbildung. Der Mehrwert liegt in der Kombination aus vertieftem Architekturverständnis, konkreter Framework-Erfahrung mit Keras und TensorFlow sowie der Zusatzqualifikation im Bereich AI-Development und Chatbot-Design. Dadurch entsteht ein Profil, das über die reine Modellarchitektur hinausgeht und auch angrenzende Anwendungsfelder wie dialogbasierte KI-Systeme abdeckt — inklusive eines durchdachten Blicks auf AI-Ethik und Datenschutz. Am Ende steht die Fähigkeit, künstliche neuronale Netze für anspruchsvolle Anwendungsfelder wie Bildverarbeitung im Kontext autonomer Systeme oder eigene Chatbot-Lösungen selbstständig zu konzipieren, zu trainieren und in der Praxis weiterzuentwickeln — eine Qualifikation, die auf eine Tätigkeit in Forschung und Entwicklung im Bereich Deep Learning vorbereitet.