Deep Learning Methoden Grundlagenkurs

Deep Learning Methoden vermittelt den methodischen Grundbaukasten neuronaler Netze: von der Datenaufbereitung über SQL bis zu den zentralen Architekturtypen Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks. Der Kurs versteht Deep Learning dabei als Zusammenspiel dreier Bausteine — sauberes Datenmanagement, methodisches Modelltraining und verständliche Visualisierung der Ergebnisse. Wer die grundlegenden Architekturen, deren Optimierung und die Darstellung der Resultate in Power BI beherrscht, hat das Fundament für den weiteren Einstieg in Deep-Learning-Anwendungen gelegt.

Modul 1 behandelt Datenmanagement und -aufbereitung als Grundlage jeder Deep-Learning-Anwendung. Ohne saubere, gut strukturierte Trainingsdaten bleibt jede Modellarchitektur wirkungslos.

• Einsatz von SQL zur effizienten Verarbeitung großer Datenmengen über optimierte Abfragen und Joins
• Gezielte Aufbereitung strukturierter Daten für Deep-Learning-Anwendungen
• Aufbau von Datenpipelines zur Automatisierung wiederkehrender Verarbeitungsschritte
• Harmonisierung und Transformation von Daten für ein zuverlässiges, skalierbares Training
• Anwendung fortgeschrittener Statistik und explorativer Datenanalyse zur Datenvorbereitung
• Durchführung von Feature Engineering zur Verbesserung der Trainingsdatenqualität

Modul 2 widmet sich den zentralen Deep-Learning-Methoden und Architekturen, die im Kurs als methodischer Kern behandelt werden.

• Grundlegende Funktionsweise künstlicher neuronaler Netze im Kontext maschinellen Lernens
• Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNNs) für strukturierte Erkennungsaufgaben
• Einsatz von Recurrent Neural Networks (RNNs) für sequenzielle Daten
• Optimierung von Hyperparametern zur Verbesserung der Modell-Performance
• Erweiterung bestehender Deep-Learning-Modelle anhand praktischer Beispiele
• Effizientere Gestaltung neuronaler Netzwerke im Hinblick auf Trainingsaufwand und Ergebnisqualität

Modul 3 behandelt Visualisierung und Reporting als Brücke zwischen technischem Modelltraining und verständlicher Ergebnisdarstellung.

• Einsatz von Power BI zur Visualisierung komplexer Deep-Learning-Modelle
• Erstellung interaktiver Dashboards für Trainings- und Evaluationsergebnisse
• Anwendung von DAX-Funktionen zur Berechnung modellbezogener Kennzahlen
• Entwicklung datengetriebener Berichte zur Analyse neuronaler Netze
• Verständliche Darstellung von Optimierungsschritten gegenüber Fachabteilungen
• Verknüpfung von Modellkennzahlen mit geschäftsrelevanten Fragestellungen

Modul 4 verbindet die drei vorangegangenen Bausteine zu einem durchgängigen methodischen Verständnis von Deep Learning als Gesamtprozess.

• Einordnung, wie Datenmanagement, Modellarchitektur und Visualisierung ineinandergreifen
• Vergleich unterschiedlicher Architekturentscheidungen anhand konkreter Beispiele
• Bewertung, wann CNNs beziehungsweise RNNs für eine Aufgabenstellung geeignet sind
• Ableitung von Optimierungsansätzen aus visualisierten Trainingsergebnissen
• Diskussion typischer Stolpersteine bei Datenaufbereitung und Modelltraining
• Einordnung der erlernten Methoden in gängige Deep-Learning-Werkzeuge und -Frameworks

Im Praxisteil des Kurses arbeiten die Teilnehmenden den gesamten methodischen Bogen an einem eigenen Beispieldatensatz durch: von der SQL-basierten Datenaufbereitung über den Aufbau einer Datenpipeline bis zum Training eines CNN- oder RNN-Modells und dessen Darstellung in Power BI.

• Aufbereitung eines Beispieldatensatzes mittels SQL-Abfragen
• Aufbau einer einfachen Datenpipeline für die Trainingsdatenverarbeitung
• Training eines Modells auf Basis von CNN- oder RNN-Architektur
• Systematische Optimierung der gewählten Hyperparameter
• Visualisierung der Trainings- und Evaluationsergebnisse in Power BI
• Berechnung modellbezogener Kennzahlen mittels DAX
• Erstellung eines Berichts zur Modell-Performance für die Kursgruppe
• Diskussion möglicher Erweiterungen des eigenen Modells
• Vergleich der eigenen Ergebnisse mit alternativen Architekturentscheidungen
• Rückschau der Datenqualität und ihres Einflusses auf das Trainingsergebnis
• Präsentation des methodischen Vorgehens von der Datenquelle bis zum visualisierten Ergebnis
• Einordnung offener Fragen für die eigene Weiterarbeit nach Kursende

Der Kurs versteht sich als methodischer Grundlagenkurs: Er vermittelt die zentralen Bausteine von Deep Learning in ihrem Zusammenspiel, ohne sich auf eine einzelne Anwendungsdomäne wie Bild- oder Sprachverarbeitung zu spezialisieren. Das macht ihn zu einem geeigneten Ausgangspunkt für alle, die anschließend in spezifischere Deep-Learning-Anwendungsfelder einsteigen möchten.

Der Kurs richtet sich an Personen, die die methodischen Grundlagen von Deep Learning systematisch erlernen möchten, mit besonderem Interesse an Datenmanagement, neuronalen Architekturen und deren Visualisierung.

• Fachkräfte mit Interesse an Data Science und maschinellem Lernen
• Personen, die von klassischer Datenanalyse in Richtung Deep Learning wechseln möchten
• IT- und Analytics-affine Berufstätige, die neuronale Netze methodisch verstehen wollen
• Angehende Data Scientists, Machine Learning Engineers oder KI-Entwickler:innen

Der Unterricht findet im hybriden Format statt und verbindet fachliche Einführungen zu den jeweiligen Architekturen mit direkter praktischer Umsetzung an Beispieldatensätzen. Die Teilnahme erfolgt in Vollzeit; auf jeden methodischen Baustein folgt eine Übungsphase, in der das Gelernte unmittelbar am eigenen Datensatz angewendet wird.

Der Kurs ist in Vollzeit organisiert und in die drei methodischen Kernbereiche Datenmanagement, Modellarchitekturen sowie Visualisierung und Reporting gegliedert, die im Praxisteil zu einem durchgängigen Workflow zusammengeführt werden. Die konkrete Dauer richtet sich nach dem gebuchten Kurstermin.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, je nach Anbietervariante ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung der erworbenen methodischen Deep-Learning-Kenntnisse, kein staatlicher oder herstellerseitiger Abschluss.

Deep Learning wird in vielen Weiterbildungsangeboten direkt anhand einzelner Anwendungen wie Bilderkennung oder Sprachverarbeitung vermittelt, ohne die dahinterliegenden methodischen Grundlagen ausreichend zu klären. Dieser Kurs setzt bewusst davor an und vermittelt das methodische Fundament — Datenaufbereitung, Architekturverständnis und Visualisierung —, das für den erfolgreichen Einstieg in spezifischere Deep-Learning-Anwendungen notwendig ist. Durch die Verbindung von SQL-basiertem Datenmanagement mit den zentralen Architekturtypen CNN und RNN erhalten die Teilnehmenden ein Verständnis dafür, welche Architektur für welche Art von Daten und Aufgabenstellung geeignet ist — eine Einordnungsfähigkeit, die in der Praxis oft wichtiger ist als die Detailkenntnis einer einzelnen Bibliothek oder eines einzelnen Frameworks. Die Ergänzung um Visualisierung mit Power BI sorgt zudem dafür, dass die Teilnehmenden nicht nur Modelle trainieren, sondern deren Ergebnisse auch gegenüber Fachabteilungen oder im Team verständlich darstellen können — eine Fähigkeit, die den Übergang von der technischen Modellentwicklung zur unternehmensweiten Anwendung neuronaler Netze erleichtert.