Deep Learning: Anwendungen neuronaler Netze – Weiterbildung

Deep Learning: Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze verbindet die klassischen Grundlagen künstlicher neuronaler Netze mit ihrer praktischen Anwendung in Bilderkennung, Sprachverarbeitung und weiteren Einsatzfeldern. Besonderes Gewicht liegt auf der interaktiven Visualisierung von Trainingsergebnissen mit Power BI, der strukturierten Datenverarbeitung mit SQL sowie dem Aufbau automatisierter Datenpipelines, die neuronale Netzwerke zuverlässig mit hochwertigen Daten versorgen.

Der erste Themenblock widmet sich der interaktiven Visualisierung neuronaler Netze mit Power BI, einem Aspekt, der in vielen technisch geprägten Deep-Learning-Kursen zu kurz kommt, hier aber bewusst in den Vordergrund gerückt wird.

• Dynamische Dashboards erstellen, um Modellmetriken verständlich darzustellen
• DAX-Funktionen nutzen, um Berechnungen für Trainingsgenauigkeit und Fehleranalysen durchzuführen
• Aussagekräftige Berichte entwickeln, um Entwicklungen in Deep-Learning-Projekten nachvollziehbar zu machen
• Trainingsverläufe über mehrere Modellversionen hinweg visuell vergleichen
• Kennzahlen so aufbereiten, dass auch fachfremde Personen die Ergebnisse verstehen
• Visualisierungen gezielt zur Kommunikation von Modellfortschritten einsetzen

Der zweite Themenblock behandelt SQL für strukturierte Datenverarbeitung, die Voraussetzung dafür ist, dass neuronale Netze überhaupt mit verlässlichen Daten trainiert werden können.

• Joins und Aggregationen anwenden, um große Datensätze für das Modelltraining vorzubereiten
• Optimierte Abfragen schreiben, um datengetriebene Analysen effizient zu unterstützen
• Datenbanken organisieren, um neuronale Netzwerke mit hochwertigen Daten zu versorgen
• Datenqualität systematisch über SQL-basierte Prüfungen sicherstellen
• Performance von Abfragen bei wachsenden Datenmengen im Blick behalten
• Typische Fehlerquellen bei der SQL-basierten Datenvorbereitung für Deep Learning vermeiden

Der dritte Themenblock widmet sich automatisierten Datenpipelines für neuronale Netze, die dafür sorgen, dass Datenaufbereitung nicht bei jedem Trainingslauf von Neuem manuell erfolgen muss.

• Datenquellen bereinigen, harmonisieren und für Deep-Learning-Prozesse vorbereiten
• Effiziente Workflows entwickeln, um Modelltraining und Evaluierung zu optimieren
• Automatisierungsprozesse nutzen, um die Skalierbarkeit von neuronalen Netzwerken zu verbessern
• Wiederholbare Trainingszyklen durch stabile Pipeline-Strukturen ermöglichen
• Fehleranfällige manuelle Zwischenschritte durch automatisierte Abläufe ersetzen
• Integration neuer Datenquellen in bestehende Pipelines vereinfachen

Der vierte Themenblock kehrt zu den Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze selbst zurück und verbindet die zuvor aufgebaute Dateninfrastruktur mit konkreten Architekturen und Einsatzfeldern.

• Muster in großen Datensätzen identifizieren, um Lernprozesse gezielt zu verbessern
• Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning zur Optimierung der Modellgenauigkeit anwenden
• Convolutional Neural Networks zur Bilderkennung praxisnah trainieren
• Recurrent Neural Networks zur Sprachverarbeitung und für weitere sequenzielle Anwendungen trainieren
• Geeignete Architektur je nach Anwendungsfall und Datentyp auswählen
• Trainingsergebnisse verschiedener Architekturen anhand einfacher Kennzahlen einordnen

Ergänzend arbeiten die Teilnehmenden an einem durchgehenden Praxisbeispiel, in dem Visualisierung, SQL-Datenverarbeitung, Pipeline-Aufbau und Netzarchitektur zu einem vollständigen Anwendungsfall zusammengeführt werden. So wird sichtbar, wie die vier Themenblöcke in einem realen Deep-Learning-Projekt tatsächlich ineinandergreifen.

• Eine automatisierte Pipeline von der Rohdatenquelle bis zum trainingsfertigen Datensatz aufbauen
• SQL-Abfragen zur gezielten Auswahl von Bild- oder Sequenzdaten für das Training formulieren
• Ein CNN-Beispiel zur Bilderkennung mit vorbereiteten Daten durchspielen
• Ein RNN-Beispiel zur Sprachverarbeitung mit Sequenzdaten aus der Pipeline trainieren
• Muster in einem Beispieldatensatz identifizieren und für die Merkmalsauswahl nutzen
• Hyperparameter an einem konkreten Anwendungsbeispiel systematisch anpassen
• Ein Power-BI-Dashboard zur Darstellung der Trainingsgenauigkeit beider Modelle erstellen
• DAX-Berechnungen zur Fehleranalyse der trainierten Netzwerke anwenden
• Automatisierungsschritte in der Pipeline auf Zuverlässigkeit überprüfen
• Ergebnisse von CNN- und RNN-Anwendung anhand der visualisierten Kennzahlen vergleichen
• Datenqualität als Einflussfaktor auf die Modellgenauigkeit anhand des Beispiels diskutieren
• Eigene Beobachtungen zu Architektur- und Datenwahl im Kursrahmen austauschen

Der Kurs eignet sich für alle, die neuronale Netze nicht nur theoretisch verstehen, sondern ihre praktischen Anwendungen in Bilderkennung und Sprachverarbeitung im Zusammenspiel mit einer soliden Dateninfrastruktur erleben möchten. Angesprochen sind Menschen mit Interesse an visuell nachvollziehbaren, datengetriebenen Deep-Learning-Projekten.

• Berufstätige mit Interesse an praktischen Anwendungen wie Bilderkennung oder Sprachverarbeitung
• Quereinsteiger:innen, die Deep Learning mit Reporting- und Visualisierungswerkzeugen verbinden möchten
• Personen aus Data-Analytics- oder BI-nahen Bereichen mit Interesse an neuronalen Netzen
• Einsteiger:innen, die einen anwendungsorientierten Zugang zu CNNs und RNNs suchen

Der Kurs ist im Vollzeit-Hybridformat aufgebaut und legt besonderen Wert auf den Wechsel zwischen technischer Netzarchitektur und deren visueller Aufbereitung. Nach jedem inhaltlichen Themenblock folgt eine praktische Phase, in der die Teilnehmenden eigene Abfragen, Pipelines oder Dashboards erstellen, sodass Anwendungen neuronaler Netze durchgehend an konkreten Beispielen sichtbar gemacht werden.

Als Vollzeitformat konzipiert, durchläuft der Kurs Visualisierung, SQL-Datenverarbeitung, Pipeline-Aufbau und Netzarchitekturen in vier aufeinander aufbauenden Themenblöcken. Die Hybrid-Struktur kombiniert Präsenzphasen für praktische Übungen mit digital gestützten Vertiefungseinheiten. Der genaue zeitliche Rahmen richtet sich nach dem gebuchten Kurstermin.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zu Deep Learning: Grundlagen und Anwendungen neuronaler Netze ab. Je nach Angebotsvariante kann eine Abschlussprüfung Teil des Abschlusses sein.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass neuronale Netze nicht isoliert als Modelltheorie behandelt werden, sondern von der Datenpipeline über die SQL-Aufbereitung bis zur visuellen Auswertung in Power BI als zusammenhängender Prozess erfahrbar werden. Wer Bilderkennung und Sprachverarbeitung so lernt, versteht nicht nur, wie ein Modell trainiert wird, sondern auch, wie die Ergebnisse im beruflichen Alltag nachvollziehbar kommuniziert werden können. Die Kombination aus automatisierten Pipelines und Power-BI-Visualisierung sorgt zudem dafür, dass Trainingsprozesse nicht als einmalige Fingerübung verstanden werden, sondern als wiederholbarer, überwachbarer Vorgang, der sich auf neue Datenquellen und Anwendungsfälle übertragen lässt. Das ist ein Aspekt, der in vielen praxisnahen Positionen deutlich wichtiger ist als reines Architekturwissen allein. Langfristig verschafft der Kurs damit ein Verständnis dafür, wie neuronale Netze in reale, datengetriebene Arbeitsumgebungen eingebettet werden, von der ersten Datenquelle bis zur verständlichen Darstellung der Ergebnisse. Diese Perspektive erleichtert den Übergang in Projekte, in denen Deep Learning nicht als isoliertes Experiment, sondern als fester Bestandteil eines Reporting- und Analyseprozesses verstanden wird.