Deep Learning Grundlagen Kurs: Neuronale Netze (Grundlagen)

Der Kurs Deep Learning Grundlagen: Training neuronaler Netzwerke vermittelt, wie neuronale Netzwerke praktisch trainiert werden, mit besonderem Fokus auf automatisierte Datenpipelines als Grundlage für skalierbares Modelltraining. Ergänzt wird dies durch SQL für die Datenaufbereitung, Power BI für die Visualisierung von Trainingsmetriken sowie konkrete Architekturen wie Convolutional und Recurrent Neural Networks.

Der Kurs gliedert sich in vier Themenblöcke, die von der Automatisierung der Datenpipelines über SQL und Power BI bis zum konkreten Training neuronaler Netzwerke reichen. Modul Automatisierte Datenpipelines für das Training neuronaler Netzwerke Der Einstieg vermittelt, wie sich Datenpipelines für das Modelltraining automatisieren lassen.

• Bereinigung und Transformation von Datenquellen für das Modelltraining
• Entwicklung effizienter, skalierbarer Workflows
• Automatisierungstechniken zur Beschleunigung von Trainingsprozessen
• Stabilisierung wiederkehrender Trainingsabläufe

Modul SQL für strukturierte Datenverarbeitung Der zweite Block zeigt, wie Trainings- und Testdaten mit SQL effizient aufbereitet werden.

• Joins und Aggregationen zur Aufbereitung von Trainings- und Testdaten
• Optimierte Abfragen für qualitativ hochwertige Eingangsdaten
• Anpassung von Datenbankstrukturen für umfassende Trainingsdatensätze

Modul Interaktive Analyse und Visualisierung des Modelltrainings mit Power BI Der dritte Block widmet sich der Darstellung und Überwachung des Trainingsprozesses.

• Entwicklung dynamischer Dashboards für Modellmetriken
• Einsatz von DAX-Funktionen für Fehleranalysen
• Erstellung aussagekräftiger Berichte für datengetriebene Modelloptimierungen

Modul Effektive Methoden für das Training neuronaler Netzwerke Der abschließende Block behandelt konkrete Architekturen und Optimierungsverfahren für neuronale Netzwerke.

• Erkennung von Mustern und Zusammenhängen für Architekturentscheidungen
• Training und Optimierung von Convolutional Neural Networks für Bildverarbeitung
• Training und Optimierung von Recurrent Neural Networks für Sprachverarbeitung
• Hyperparameter-Tuning zur Verbesserung der Modellgenauigkeit
• Einsatz von Transfer Learning zur Nutzung vortrainierter Modelle

Praxis: Vom Rohdatensatz zum trainierten neuronalen Netzwerk Über die vier Module hinweg arbeiten die Teilnehmenden an einem durchgehenden Beispiel, das Datenpipeline-Automatisierung, SQL, Power BI und das eigentliche Netzwerktraining verbindet.

• Aufbau einer automatisierten Pipeline für einen Beispieldatensatz
• Aufbereitung der Trainings- und Testdaten mit SQL
• Training eines einfachen neuronalen Netzwerks auf dem aufbereiteten Datensatz
• Visualisierung der Trainingsmetriken in einem Power-BI-Dashboard
• Anwendung von Hyperparameter-Tuning zur Verbesserung der Ergebnisse
• Diskussion, ob Transfer Learning für das Beispielszenario sinnvoll wäre
• Rückschau typischer Fehlerquellen beim Training neuronaler Netzwerke
• Abschließende Präsentation des trainierten Modells und seiner Metriken

Der Kurs legt besonderen Wert darauf, dass Deep Learning nicht als abstrakte Modellierungsaufgabe vermittelt wird, sondern als Prozess, der maßgeblich von der Qualität und Automatisierung der zugrundeliegenden Datenpipelines abhängt. Ohne saubere, automatisiert aufbereitete Trainingsdaten liefert selbst eine ausgefeilte Netzwerkarchitektur keine verlässlichen Ergebnisse, weshalb dieser Zusammenhang durchgehend betont wird. Auch das Zusammenspiel zwischen Datenmenge und Netzwerkarchitektur wird im Kurs immer wieder thematisiert: Ein Convolutional Neural Network für Bilddaten benötigt andere Vorverarbeitungsschritte als ein Recurrent Neural Network für sequenzielle Sprachdaten, weshalb die Teilnehmenden lernen, die SQL-basierte Datenaufbereitung jeweils auf die gewählte Netzwerkarchitektur abzustimmen, statt einen einheitlichen Aufbereitungsprozess ungeprüft auf beide Anwendungsfälle zu übertragen. Ergänzend wird im Kurs immer wieder die Frage diskutiert, wann sich der Aufwand eines vollständigen Trainings von Grund auf lohnt und wann Transfer Learning die effizientere Alternative darstellt. Diese Abwägung wird anhand konkreter Beispiele aus Bild- und Sprachverarbeitung geübt, sodass die Teilnehmenden ein Gefühl dafür entwickeln, wie viel eigener Trainingsaufwand für ein bestimmtes Anwendungsszenario tatsächlich sinnvoll ist. Am Ende des Kurses können die Teilnehmenden automatisierte Datenpipelines für das Training neuronaler Netzwerke aufbauen und grundlegende Deep-Learning-Architekturen wie Convolutional und Recurrent Neural Networks trainieren und optimieren.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und beruflich Interessierte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI, Forschung, Reporting oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten.

• Personen mit Interesse am praktischen Training neuronaler Netzwerke
• Berufstätige, die Deep-Learning-Grundlagen mit Datenpipeline-Automatisierung verbinden möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Bild- und Sprachverarbeitung durch neuronale Netze
• Fachkräfte, die ihre bestehenden Datenkompetenzen um Deep Learning erweitern möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt. Die Vermittlung verbindet die Automatisierung von Datenpipelines mit dem konkreten Training neuronaler Netzwerke, sodass die Teilnehmenden am gleichen Beispieldatensatz von der Datenaufbereitung bis zum trainierten Modell arbeiten.

Der Kurs umfasst laut Marktangebot 32 Termine in Vollzeit, verteilt auf die vier Module Datenpipeline-Automatisierung, SQL, Power BI und Training neuronaler Netzwerke.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung der erworbenen Kenntnisse, nicht um eine herstellerseitige Deep-Learning-Zertifizierung.

Viele Deep-Learning-Einstiege konzentrieren sich ausschließlich auf Netzwerkarchitekturen, ohne ausreichend zu vermitteln, wie entscheidend automatisierte, saubere Datenpipelines für erfolgreiches Modelltraining sind. Dieser Kurs schließt diese Lücke, indem er Datenpipeline-Automatisierung als gleichberechtigten Baustein neben Convolutional und Recurrent Neural Networks behandelt. Für Teilnehmende ohne formale Vorbildung bedeutet das einen praxisnahen Einstieg in ein Berufsfeld, das in vielen technischen Unternehmen zunehmend gefragt ist. Die Kombination aus Pipeline-Automatisierung, SQL-Datenaufbereitung, Power-BI-gestützter Trainingsüberwachung und konkretem Netzwerktraining ergibt ein Profil, das sowohl die technische Infrastruktur als auch die eigentliche Modellierungsarbeit im Deep Learning abdeckt. Der durchgehende Praxisbezug sorgt zudem dafür, dass die Teilnehmenden nach Kursende nicht nur einzelne Netzwerktypen theoretisch kennen, sondern einen vollständigen Trainingsprozess von der automatisierten Datenaufbereitung bis zur Modelloptimierung selbstständig durchführen können. Für Berufstätige, die bereits mit klassischen Datenanalyse-Werkzeugen wie SQL und Power BI vertraut sind, bietet der Kurs zudem einen naheliegenden nächsten Schritt: Sie können ihre bestehenden Datenkompetenzen gezielt um Deep-Learning-Wissen erweitern, statt bei null anzufangen, und so den Übergang von klassischer Datenanalyse zu komplexeren KI-Anwendungen strukturiert vollziehen. Auch die Überwachung des Trainingsprozesses mit Power BI trägt zum praktischen Mehrwert bei: Wer frühzeitig erkennt, wenn ein Modell während des Trainings nicht wie erwartet lernt, kann Zeit und Rechenressourcen sparen, statt ein fehlerhaftes Training bis zum Ende durchlaufen zu lassen und erst danach festzustellen, dass die Ergebnisse unbrauchbar sind.