Deep Learning Grundlagen: neuronale Netze verstehen – Kurs

Deep Learning gilt vielen als Hochtechnologie hinter verschlossenen Türen – dieser Kurs öffnet sie für Einsteigerinnen und Einsteiger ohne Vorkenntnisse. Teilnehmende lernen, wie neuronale Netze grundsätzlich funktionieren, wie Daten für ihr Training aufbereitet werden und wie sich Trainingsergebnisse verständlich visualisieren lassen. Dabei verbindet der Kurs drei Ebenen, die in der Praxis selten getrennt vorkommen: die Datenaufbereitung mit SQL, die eigentliche Modellarbeit mit neuronalen Netzen und die Ergebnisdarstellung mit Power BI.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke, die von der Datenvorbereitung bis zur praktischen Anwendung neuronaler Netze reichen. Der erste Block behandelt automatisierte Datenpipelines für neuronale Netze. Bevor ein Modell überhaupt trainiert werden kann, müssen Daten in geeigneter Form vorliegen – dieser Block zeigt, wie das systematisch gelingt.

• Aufbau und Zweck automatisierter Datenpipelines im Deep-Learning-Kontext
• Bereinigung und Transformation von Rohdaten für neuronale Netzwerke
• Entwicklung wiederverwendbarer Workflows zur Automatisierung des Trainingsprozesses
• Strukturierte Datenverarbeitung als Grundlage leistungsfähiger Modelle
• Vermeidung typischer Fehlerquellen bei der Datenaufbereitung
• Nachvollziehbare Dokumentation von Pipeline-Schritten

Der zweite Block widmet sich SQL für strukturierte Datenaufbereitung. Da Trainingsdaten häufig aus relationalen Datenbanken stammen, ist der sichere Umgang mit SQL eine zentrale Voraussetzung für sauberes Deep Learning.

• Einsatz von Joins und Aggregationen zur effizienten Verarbeitung großer Datensätze
• Formulierung optimierter Abfragen für hochwertige Trainingsdaten
• Strukturierung von Datenbanken speziell für Deep-Learning-Anwendungen
• Zusammenhang zwischen Datenqualität und Vorhersagegenauigkeit
• Praktische Übungen zur Abfrageoptimierung an Beispieldatensätzen
• Umgang mit unvollständigen oder inkonsistenten Trainingsdaten

Der dritte Block behandelt interaktive Modellanalyse und Visualisierung mit Power BI. Trainingsergebnisse sind nur dann nützlich, wenn sie verständlich dargestellt werden – dieser Block macht Modellverhalten sichtbar.

• Aufbau dynamischer Dashboards zur Darstellung von Netzwerktraining und Genauigkeit
• Einsatz von DAX-Funktionen zur Berechnung von Modellmetriken
• Visualisierung von Fehleranalysen zur Einordnung der Modellqualität
• Erstellung aussagekräftiger Berichte für datengetriebene Entscheidungen
• Gegenüberstellung mehrerer Trainingsläufe in einem Dashboard
• Kommunikation technischer Ergebnisse an fachfremde Zielgruppen

Der vierte Block überträgt neuronale Netzwerke in die Praxis. Hier laufen Datenaufbereitung und Visualisierung zusammen, wenn die eigentlichen Modelle entstehen.

• Erkennung von Mustern und Merkmalen in Daten für tiefergehende Analysen
• Implementierung von Feedforward-, Convolutional- und Recurrent Neural Networks
• Auswahl der passenden Netzarchitektur für unterschiedliche Aufgabenstellungen
• Hyperparameter-Tuning zur Verbesserung der Modellleistung
• Einordnung von Trainings- und Testfehlern
• Grundverständnis von Overfitting und Möglichkeiten zur Gegensteuerung

In der praktischen Anwendung bearbeiten Sie ein durchgängiges Beispielprojekt, das alle drei Ebenen – Datenaufbereitung, Modellierung und Visualisierung – miteinander verbindet.

• Aufbau einer eigenen Datenpipeline von der Rohdatenquelle bis zum Trainingsdatensatz
• Formulierung von SQL-Abfragen zur gezielten Merkmalsauswahl
• Aufteilung der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testmengen
• Implementierung eines einfachen Feedforward-Netzes als Einstieg
• Erweiterung um ein Convolutional-Netz für strukturierte Eingabedaten
• Vergleich der Ergebnisse mit einem Recurrent-Netz für sequenzielle Daten
• Anpassung von Hyperparametern wie Lernrate und Anzahl der Schichten
• Beobachtung des Trainingsverlaufs anhand von Verlust- und Genauigkeitswerten
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards zur Darstellung der Trainingsmetriken
• Einsatz von DAX zur Berechnung abgeleiteter Kennzahlen aus den Trainingsergebnissen
• Interpretation von Fehleranalysen zur Identifikation von Schwachstellen im Modell
• Dokumentation der eigenen Vorgehensweise für Dritte

Am Ende des Praxisteils steht ein vollständiges Beispiel, das zeigt, wie aus unstrukturierten Rohdaten über eine durchdachte Pipeline ein trainiertes neuronales Netz und schließlich ein verständliches Dashboard entsteht. Diese Klammer macht deutlich, dass Deep Learning in der Praxis selten an der reinen Modellarchitektur hängt, sondern maßgeblich von der Qualität der vorgelagerten Datenarbeit abhängt.

Der Kurs richtet sich an Einsteigerinnen, Einsteiger, Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger sowie beruflich Interessierte, die ihre Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Formale Vorkenntnisse werden nicht vorausgesetzt, ein Interesse an Daten und analytischen Fragestellungen erleichtert jedoch den Einstieg.

• Berufliche Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger mit Interesse an KI-Themen
• Mitarbeitende in Reporting- oder Analyseabteilungen, die Deep Learning kennenlernen möchten
• Personen mit technischem Grundinteresse, aber ohne formale IT-Ausbildung
• Angehende Data Scientists, die einen strukturierten Einstieg suchen
• Fachkräfte, die Datenpipelines und Modelltraining im Zusammenhang verstehen wollen

Der Kurs führt die drei Themenfelder Datenpipelines, SQL und neuronale Netze schrittweise zusammen: Zunächst wird jeweils das Grundprinzip erklärt, bevor es an praktischen Beispieldaten erprobt wird. Die Power-BI-Einheiten greifen dabei direkt auf die zuvor erzeugten Trainingsergebnisse zurück, sodass Theorie und Anwendung eng verzahnt bleiben. Wiederkehrende Übungsphasen sorgen dafür, dass neue Konzepte nicht nur erklärt, sondern auch selbst umgesetzt werden.

Die Weiterbildung deckt die vier beschriebenen Themenblöcke – Datenpipelines, SQL-Aufbereitung, Modellanalyse mit Power BI und neuronale Netze in der Praxis – in einem zusammenhängenden Curriculum ab. Der Umfang richtet sich nach dem jeweiligen Lernfortschritt, wobei die praktische Umsetzung an Beispieldaten einen wesentlichen Teil der Lernzeit einnimmt.

Am Ende der Weiterbildung erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat zu „Deep Learning Grundlagen: Einführung in neuronale Netze mit Grundlagen", das durch eine Abschlussprüfung ergänzt wird. Bewertet wird dabei der gesamte Bogen von der Datenpipeline über die SQL-Aufbereitung bis zur Anwendung der drei Netzwerktypen.

Deep Learning wird in vielen Berufsfeldern zunehmend relevant, von der klassischen Datenanalyse bis zu Forschungs- und Entwicklungsaufgaben. Wer versteht, wie neuronale Netze grundsätzlich arbeiten und welche Datenqualität sie benötigen, kann technische Diskussionen fundierter einordnen und eigene erste Modelle konzipieren, ohne auf jedes Detail externer Fachliteratur angewiesen zu sein. Der besondere Wert dieses Kurses liegt in der Verbindung von Datenaufbereitung und Modellarbeit. Statt neuronale Netze isoliert zu behandeln, zeigt der Kurs, dass gute Modelle vor allem von sauberen, gut strukturierten Trainingsdaten abhängen – ein Aspekt, der in vielen Einführungen zu kurz kommt, in der Praxis aber häufig über Erfolg oder Misserfolg eines Projekts entscheidet. Nach Abschluss der Weiterbildung können Sie eigene Datenpipelines konzipieren, SQL-Abfragen für Trainingsdaten formulieren, unterschiedliche Netzarchitekturen einordnen und Trainingsergebnisse in Power BI verständlich darstellen. Diese Kombination aus Daten-, Modell- und Visualisierungskompetenz bildet eine solide Grundlage für den weiteren Einstieg in Data-Science- oder KI-nahe Tätigkeitsfelder.