Deep Learning Grundlagen für KI-Anwendungen Kurs – Einstieg

Dieser Kurs führt in die Grundlagen des Deep Learning ein und richtet sich ausdrücklich an Personen ohne formale Vorkenntnisse in Mathematik, Statistik oder Programmierung. Ausgehend von der Datenaufbereitung führt der Weg über SQL für effiziente Datenverarbeitung und Power BI für die Auswertung von Modellmetriken bis zu neuronalen Netzwerken, die für Bild- und Sprachverarbeitung eingesetzt werden. Damit deckt der Kurs den gesamten Weg von rohen Daten bis zum einsatzfähigen KI-Modell ab, statt neuronale Netze isoliert als Blackbox zu behandeln.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke, die von der Datenaufbereitung bis zu neuronalen Netzwerken reichen. Der erste Block behandelt explorative Datenanalyse als Vorbereitung für KI-Anwendungen. Ohne saubere Datenbasis liefert kein neuronales Netz verlässliche Ergebnisse.

• Bereinigung und Normalisierung von Rohdaten für neuronale Netzwerke
• Umgang mit fehlenden oder inkonsistenten Werten in Trainingsdatensätzen
• Identifikation von Mustern und Korrelationen in großen Datenmengen
• Gezielte Nutzung erkannter Zusammenhänge für die Modellvorbereitung
• Grundlagen des Feature Engineering zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
• Bewertung, welche Merkmale für ein Modell tatsächlich relevant sind

Im zweiten Block steht SQL für die effiziente Datenverarbeitung im Zentrum. Große Trainingsdatensätze müssen strukturiert bereitgestellt werden, bevor ein Modell überhaupt trainiert werden kann.

• Joins und Aggregationen zur Bereitstellung strukturierter Trainingsdaten
• Formulierung optimierter Abfragen für schnellere Berechnungen
• Zusammenhang zwischen Abfrageeffizienz und Modellgenauigkeit
• Optimierung von Datenbankstrukturen für die KI-Datenversorgung
• Vermeidung typischer Engpässe bei großen Trainingsdatensätzen
• Vorbereitung von SQL-Abfrageergebnissen für den Übergang zur Modellierung

Der dritte Block widmet sich der interaktiven Analyse von KI-Anwendungen mit Power BI. Modelltraining allein reicht nicht – die Ergebnisse müssen auch verständlich dargestellt werden.

• Entwicklung dynamischer Dashboards zur Darstellung von Modellmetriken
• Einsatz von DAX-Funktionen für Trainings- und Bewertungsberechnungen
• Aufbau aussagekräftiger Berichte für datengetriebene KI-Entscheidungen
• Visualisierung von Modellgüte über mehrere Trainingsdurchläufe hinweg
• Vergleich unterschiedlicher Modellvarianten anhand von Kennzahlen
• Kommunikation von Modellergebnissen an nicht-technische Stakeholder

Der vierte Block behandelt neuronale Netzwerke für KI-Anwendungen. Hier treffen die zuvor aufbereiteten Daten auf konkrete Modellarchitekturen.

• Training von Convolutional Neural Networks für die Bildverarbeitung
• Einsatz von Recurrent Neural Networks für sprachbezogene Aufgaben
• Hyperparameter-Tuning zur Verbesserung der Modellanpassung
• Transfer Learning zur effizienten Wiederverwendung bestehender Modelle
• Einordnung, welche Netzwerkarchitektur für welche Aufgabe geeignet ist
• Gezielter Einsatz neuronaler Netzwerke für realweltliche Anwendungsfälle

In der praktischen Umsetzung werden alle vier Themenblöcke an einem durchgängigen KI-Projekt zusammengeführt.

• Aufbereitung eines realitätsnahen Rohdatensatzes für ein KI-Projekt
• Formulierung von SQL-Abfragen zur Bereitstellung der Trainingsdaten
• Anwendung von Feature Engineering auf den gewählten Datensatz
• Training eines einfachen Convolutional oder Recurrent Neural Network
• Durchführung von Hyperparameter-Tuning an ausgewählten Modellparametern
• Anwendung von Transfer Learning auf ein vortrainiertes Modell
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards zur Darstellung der Trainingsmetriken
• Einsatz von DAX zur Berechnung abgeleiteter Bewertungskennzahlen
• Vergleich mehrerer Modellvarianten anhand der erstellten Berichte
• Fehleranalyse bei unerwarteten Trainingsergebnissen
• Dokumentation des gesamten Wegs von der Datenaufbereitung bis zum Modell
• Präsentation des fertigen KI-Projekts inklusive Metrik-Interpretation

Der praktische Teil macht sichtbar, dass ein neuronales Netz nur so gut ist wie die Daten, die es erhält, und nur so nützlich, wie verständlich seine Ergebnisse aufbereitet werden – der Kurs verbindet daher bewusst Datenaufbereitung, Modelltraining und Visualisierung zu einem Gesamtprozess.

Der Kurs richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, Quereinsteigende und beruflich Interessierte, die Kompetenzen in Marketing, Projektarbeit, Produktentwicklung, Analyse, Administration oder anderen digitalen Berufsfeldern ausbauen möchten. Er eignet sich für alle, die Deep Learning und neuronale Netze praxisnah kennenlernen und beruflich anwenden wollen, ohne dass formale Vorkenntnisse erforderlich sind.

• Berufstätige ohne bisherige Berührungspunkte mit Machine Learning oder Deep Learning
• Quereinsteigende, die sich in Richtung KI-Entwicklung oder Datenanalyse orientieren möchten
• Personen mit Interesse an Bild- oder Sprachverarbeitung durch neuronale Netze
• Mitarbeitende, die KI-Grundlagen für Projekte in ihrem aktuellen Berufsfeld nutzen wollen
• Angehende Data Scientists oder Machine Learning Engineers auf der Suche nach einem fundierten Einstieg

Der Kurs führt neue Konzepte jeweils zunächst an einfachen, nachvollziehbaren Beispielen ein, bevor sie auf größere Datensätze und komplexere Modellarchitekturen übertragen werden. Datenaufbereitung, SQL-Abfragen, Power-BI-Auswertung und das eigentliche Modelltraining werden nicht als getrennte Themenblöcke unterrichtet, sondern durchgängig aufeinander bezogen, sodass Teilnehmende den vollständigen Weg von der Rohdatei bis zum trainierten Modell selbst nachvollziehen.

Die Weiterbildung gliedert sich in vier inhaltliche Blöcke von der Datenaufbereitung über SQL und Power BI bis zu neuronalen Netzwerken, ergänzt durch eine zusammenfassende Praxisphase. Der Umfang orientiert sich am schrittweisen Aufbau der Kompetenzen, beginnend bei den Datengrundlagen bis hin zu komplexeren Modellarchitekturen.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine qualifizierte trägerinterne Bescheinigung, nicht um eine herstellerspezifische oder staatlich anerkannte KI-Zertifizierung.

Deep Learning gilt vielen als schwer zugänglich, weil Einführungen oft direkt bei komplexen Netzwerkarchitekturen ansetzen, ohne die vorgelagerten Schritte der Datenaufbereitung ausreichend zu erklären. Dieser Kurs geht den umgekehrten Weg: Er beginnt bei der expliziten Datenbereinigung und SQL-gestützten Datenbereitstellung und führt erst darauf aufbauend zu Convolutional und Recurrent Neural Networks. Diese Reihenfolge macht den Einstieg auch für Personen ohne mathematischen oder statistischen Hintergrund nachvollziehbar, da jeder Schritt auf dem vorherigen aufbaut, statt Grundlagenwissen stillschweigend vorauszusetzen. Wer den Kurs durchläuft, versteht nicht nur, wie ein neuronales Netz trainiert wird, sondern auch, warum die Qualität der Ausgangsdaten über den Erfolg des gesamten Modells entscheidet. Für die berufliche Praxis bedeutet das einen realistischen Einstieg in ein Feld, das in vielen digitalen Berufsfeldern zunehmend relevant wird – von der Bildverarbeitung bis zur Sprachanalyse –, ohne dass ein vorheriges Studium in Informatik oder Mathematik vorausgesetzt wird.