Deep Learning Grundlagen für KI-Projekte – Weiterbildung

Dieser Kurs führt Schritt für Schritt in die praktische Seite von Deep-Learning-Projekten ein — von der Datenaufbereitung mit SQL über automatisierte Datenpipelines bis zur Arbeit mit neuronalen Netzwerken. Statt bei der reinen Theorie neuronaler Netze stehenzubleiben, verbindet die Weiterbildung Datenbankarbeit, Workflow-Automatisierung, Modellbewertung mit Power BI und die praxisnahe Anwendung von Convolutional und Recurrent Neural Networks zu einem zusammenhängenden Projektablauf. Formale Vorkenntnisse sind nicht erforderlich — der Kurs richtet sich ausdrücklich auch an Quereinsteiger:innen, die Deep Learning von Grund auf verstehen und beruflich anwenden wollen.

Modul 1 — SQL für die Datenaufbereitung in Deep-Learning-Projekten Jedes Deep-Learning-Projekt steht und fällt mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Dieser Einstiegsblock vermittelt die SQL-Grundlagen, die für die Aufbereitung großer Datensätze notwendig sind — von einfachen Abfragen bis zu komplexeren Joins und Aggregationen, die Trainingsdaten in die richtige Form bringen.

• Grundlegende SQL-Abfragen zur Datenselektion und -filterung
• Joins und Aggregationen für die Zusammenführung großer Datensätze
• Optimierte Abfragen zur gezielten Bereitstellung von Trainingsdaten
• Datenbankarchitekturen im Hinblick auf Analysegeschwindigkeit einordnen
• Datenqualität und -konsistenz vor dem Modelltraining prüfen
• Praxisübung: Datensatz für ein Beispielmodell mittels SQL aufbereiten

Modul 2 — Automatisierte Datenpipelines für KI-gestützte Projekte Aufbauend auf der Datenaufbereitung zeigt dieser Block, wie sich wiederkehrende Schritte automatisieren lassen. Von der Bereinigung über die Transformation bis zur Bereitstellung entstehen Workflows, die Modelltraining und Evaluierung beschleunigen, statt jeden Schritt manuell zu wiederholen.

• Datenquellen systematisch bereinigen und transformieren
• Workflows für Modelltraining und Evaluierung strukturiert aufbauen
• Automatisierungstechniken für wiederkehrende Datenverarbeitungsschritte
• Skalierbare Deep-Learning-Prozesse konzeptionell einordnen
• Fehlerquellen in automatisierten Pipelines erkennen und beheben
• Praxisübung: einfache Datenpipeline für ein Trainingsszenario aufsetzen

Modul 3 — Interaktive Modellbewertung mit Power BI Modellergebnisse werden erst durch Visualisierung greifbar. Dieser Block vermittelt, wie Modellmetriken in Power BI dargestellt, mit DAX-Funktionen berechnet und in aussagekräftige Berichte überführt werden, die Modellverbesserungen datenbasiert begründen.

• Dynamische Dashboards zur Darstellung von Modellmetriken aufbauen
• DAX-Funktionen für datengetriebene Berechnungen einsetzen
• Aussagekräftige Berichte für die Modellbewertung erstellen
• Kennzahlen zur Modellgüte visuell aufbereiten und vergleichen
• Zusammenspiel von Datenpipeline und Dashboard-Aktualisierung verstehen
• Praxisübung: Dashboard zu Trainingsmetriken eines Beispielmodells erstellen

Modul 4 — Neuronale Netzwerke: CNN, RNN und Modelloptimierung Der inhaltliche Kern des Kurses widmet sich neuronalen Netzwerken selbst. Convolutional Neural Networks stehen für die Bildverarbeitung im Mittelpunkt, Recurrent Neural Networks für sequenzielle Daten wie Text. Ergänzend werden Techniken behandelt, mit denen sich die Leistung solcher Modelle gezielt verbessern lässt.

• Aufbau und Funktionsweise von Convolutional Neural Networks für Bilddaten
• Aufbau und Funktionsweise von Recurrent Neural Networks für Textdaten
• Hyperparameter-Tuning zur systematischen Modelloptimierung
• Transfer Learning zur Wiederverwendung trainierter Modellbausteine
• Praxisnahe Anwendung von Deep-Learning-Methoden auf Geschäftsprozesse
• Praxisübung: einfaches CNN-Modell auf einem Bilddatensatz trainieren und bewerten

Praxisblock — Deep-Learning-Projekt von der Datenaufbereitung bis zur Modellbewertung Der Praxisblock verbindet alle vier Module zu einem durchgängigen Miniprojekt: von der SQL-Datenaufbereitung über die automatisierte Pipeline bis zum trainierten Modell und dessen Visualisierung in Power BI.

• Rohdatensatz mittels SQL für ein Deep-Learning-Szenario aufbereiten
• Automatisierte Pipeline für Bereinigung und Transformation aufsetzen
• Einfaches CNN-Modell für eine Bildklassifikationsaufgabe konfigurieren
• Trainingsverlauf und Modellmetriken erfassen
• Hyperparameter des Modells systematisch anpassen und Effekte beobachten
• Transfer-Learning-Ansatz auf ein vortrainiertes Modell anwenden
• Dashboard in Power BI zur Darstellung der Trainingsmetriken aufbauen
• DAX-Berechnungen für Vergleichskennzahlen zwischen Modellvarianten erstellen
• Ergebnisse verschiedener Hyperparameter-Konfigurationen gegenüberstellen
• Kurzer Abschlussbericht zu den Projektergebnissen verfassen
• Optimierungspotenziale für das trainierte Modell ableiten
• Gesamtprojekt von Rohdaten bis Modellbewertung präsentieren

Der Aufbau des Kurses folgt bewusst der Reihenfolge eines echten Deep-Learning-Projekts: Ohne saubere Daten kein brauchbares Modell, ohne automatisierte Pipeline keine Skalierbarkeit, ohne Visualisierung keine nachvollziehbare Bewertung. Neuronale Netzwerke stehen damit nicht isoliert im Zentrum, sondern eingebettet in den Prozess, der sie in der Praxis erst einsetzbar macht. Wer bereits Grundkenntnisse in SQL oder Power BI mitbringt, profitiert vor allem vom vierten Modul, das den direkten Sprung zu Convolutional und Recurrent Neural Networks vollzieht; wer bei null beginnt, wird durch den schrittweisen Aufbau von Datenaufbereitung bis Modellbewertung geführt.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und beruflich Interessierte, die Deep Learning und neuronale Netze praxisnah kennenlernen und beruflich anwenden wollen. Formale Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.

• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Daten, Modellen und analytischen Fragestellungen
• Fachkräfte, die Kompetenzen für digitale Transformationsprojekte ausbauen möchten
• Mitarbeitende in Produktteams, die den technischen Hintergrund von KI-Projekten verstehen wollen
• Angehende Data Scientists und Machine-Learning-Interessierte ohne formale Vorbildung
• Berufstätige, die SQL- und Power-BI-Kenntnisse gezielt in Richtung Deep Learning erweitern möchten

Der Kurs findet überwiegend im Hybrid-Learning-Format statt, ergänzt um Phasen im virtuellen Klassenzimmer, und verbindet konzeptionelle Einführungen mit direkter Arbeit in SQL, Automatisierungswerkzeugen, Power BI und einer Deep-Learning-Umgebung. Die Module bauen aufeinander auf, sodass die im ersten Modul aufbereiteten Daten in den folgenden Modulen weiterverarbeitet und schließlich modelliert werden.

Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit angeboten, teilweise auch in Teilzeit, und deckt die vier Themenblöcke SQL-Datenaufbereitung, Automatisierung, Power-BI-Modellbewertung und neuronale Netzwerke ab. Genaue Wochenstunden und Kalenderdauer legt der Anbieter im jeweiligen Kurstermin fest.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden; bewertet wird die praktische Umsetzung der Kursinhalte im Abschlussprojekt.

Der praktische Mehrwert dieses Kurses liegt darin, dass Deep Learning nicht als isoliertes Theoriefeld, sondern als Teil eines vollständigen Datenprozesses vermittelt wird. Wer neuronale Netze versteht, aber keine sauberen Trainingsdaten aufbereiten kann, scheitert in der Praxis oft schon vor dem eigentlichen Modelltraining. Dieser Kurs schließt diese Lücke, indem er SQL, Automatisierung, Visualisierung und Modellierung als zusammenhängenden Ablauf vermittelt. Für den Einstieg in datennahe Berufsfelder zählt zunehmend, ob Kandidat:innen einen kompletten Projektablauf nachvollziehen können — nicht nur Fachbegriffe zu neuronalen Netzen zu kennen. Das Abschlussprojekt, das von der Rohdatenaufbereitung bis zur Modellbewertung in Power BI reicht, liefert dafür einen konkreten, vorzeigbaren Nachweis. Da der Kurs ausdrücklich ohne formale Vorkenntnisse auskommt, eignet er sich besonders für den beruflichen Wechsel in Richtung Data Science oder KI-nahe Tätigkeitsfelder. Die Kombination aus SQL-Basiswissen, Power-BI-Visualisierung und praktischer Anwendung von CNN- und RNN-Grundlagen deckt dabei genau das Kompetenzprofil ab, das in vielen Projektteams für den Einstieg gesucht wird.