Deep Learning Techniken für KI-Systeme – Weiterbildung

Deep Learning Techniken für KI Systeme richtet sich an alle, die neuronale Netze nicht nur methodisch verstehen, sondern in vollständige, automatisierte KI-Systeme einbetten möchten. Im Mittelpunkt steht der gesamte Anwendungsbogen: von der Datenvorbereitung über die explorative Feature-Selektion bis zur Automatisierung von KI-Workflows mittels Datenpipelines und der abschließenden Optimierung der Modellarchitektur durch Hyperparameter-Tuning. Der Kurs ist damit stärker auf das Zusammenspiel mehrerer Teilsysteme zu einer funktionierenden KI-Anwendung ausgerichtet als auf eine einzelne Architektur.

Modul 1 behandelt die Datenvorbereitung mit SQL als technische Grundlage für alle nachfolgenden KI-Systeme.

• Effiziente Verarbeitung großer Datensätze für Deep-Learning-Anwendungen
• Nutzung optimierter SQL-Abfragen, Joins und Aggregationen
• Vorbereitung strukturierter Daten für das anschließende Modelltraining
• Steigerung der Performance neuronaler Netze durch gezielte Datenaufbereitung
• Aufbau reproduzierbarer Datenabfragen für wiederkehrende Trainingsläufe
• Einordnung typischer Datenqualitätsprobleme vor dem Training

Modul 2 widmet sich Visualisierung und Entscheidungsunterstützung, um Trainingsergebnisse für Fachabteilungen nutzbar zu machen.

• Visualisierung komplexer Deep-Learning-Modelle mittels Power BI
• Erstellung interaktiver Dashboards zur Modellbeobachtung
• Anwendung von DAX-Funktionen für modellbezogene Kennzahlen
• Verständliche Präsentation von Trainingsmetriken, Modellbewertungen und Vorhersagen
• Effektive Unterstützung datengetriebener Entscheidungen auf Basis der Modellergebnisse
• Aufbau wiederverwendbarer Berichtsvorlagen für laufende KI-Projekte

Modul 3 behandelt die Automatisierung von KI-Workflows als zentrales Anwendungsthema dieses Kurses.

• Automatisierung von Workflows für KI-gestützte Deep-Learning-Systeme mittels Datenpipelines
• Sicherstellung konsistenter Datenqualität durch strukturierte Harmonisierungs- und Transformationsabläufe
• Beschleunigung der Skalierung neuronaler Architekturen durch automatisierte Prozesse
• Einrichtung wiederkehrender Trainings- und Aktualisierungszyklen für produktive KI-Systeme
• Überwachung automatisierter Workflows auf Fehler und Qualitätsabweichungen
• Anpassung bestehender Pipelines an neue Datenquellen oder Anforderungen

Modul 4 vermittelt explorative Datenanalyse und Feature-Selektion als Grundlage für treffsichere Modelle, gefolgt von Techniken zur Modelloptimierung.

• Identifikation relevanter Features für Deep-Learning-Modelle mittels explorativer Datenanalyse
• Gezielte Selektion von Merkmalen mithilfe statistischer Verfahren
• Verbesserung der Modellgenauigkeit durch systematische Feature-Auswahl
• Datenbasierte Optimierung neuronaler Netzwerke
• Anwendung moderner Deep-Learning-Techniken zur Steigerung der Systemeffizienz
• Verfeinerung von Modellarchitekturen und Hyperparameter-Tuning zur Erreichung maximaler Leistungsfähigkeit

Im Praxisteil verbinden die Teilnehmenden alle vier Module zu einem vollständigen, automatisierten KI-System: ausgehend von einer SQL-basierten Datenquelle über die Feature-Selektion bis zu einer automatisierten Trainingspipeline mit visualisierter Ergebnisauswertung.

• Aufbau einer SQL-basierten Datenaufbereitung als Startpunkt des eigenen KI-Systems
• Durchführung einer explorativen Feature-Selektion für den gewählten Anwendungsfall
• Einrichtung einer automatisierten Datenpipeline für wiederkehrende Trainingsläufe
• Training eines Deep-Learning-Modells auf Basis der selektierten Features
• Systematisches Hyperparameter-Tuning zur Verbesserung der Modellleistung
• Visualisierung von Trainingsmetriken und Vorhersagen in Power BI
• Aufbau eines Dashboards zur laufenden Überwachung des KI-Systems
• Test der automatisierten Pipeline mit veränderten Eingabedaten
• Diskussion von Skalierungsmöglichkeiten für das eigene System
• Präsentation des vollständigen Workflows von der Datenquelle bis zum überwachten KI-System
• Bewertung der eigenen Feature-Auswahl anhand der erzielten Modellgenauigkeit
• Ableitung nächster Optimierungsschritte für die Weiterarbeit nach Kursende

Anders als ein rein methodischer Grundlagenkurs legt dieser Kurs den Schwerpunkt auf das Zusammenspiel von Datenpipeline, Feature-Selektion, Modelltraining und Überwachung zu einem laufenden KI-System. Wer nach dem Kurs eine automatisierte Pipeline von der Datenquelle bis zum überwachten, optimierten Modell aufbauen kann, hat das zentrale Kursziel erreicht.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Data Science, Datenanalyse, KI, Forschung, Reporting oder technisch geprägten Fachbereichen ausbauen möchten. Geeignet ist er für alle, die Deep Learning und neuronale Netze praxisnah kennenlernen und in automatisierten Systemen beruflich anwenden wollen; Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich.

• Einsteiger:innen mit Interesse an KI-Systemen und automatisierten Datenworkflows
• Quereinsteiger:innen aus technischen oder analytischen Fachbereichen
• Fachkräfte, die bestehende Data-Science-Kenntnisse um Automatisierung und Deep Learning erweitern möchten
• Personen mit Interesse an Forschung oder Reporting im Umfeld intelligenter Systeme

Der Kurs findet im hybriden Format statt, mit Vollzeit-Präsenzeinheiten und ergänzenden Phasen im virtuellen Klassenzimmer. Der Aufbau folgt einer klaren Anwendungslogik von der Datenvorbereitung über Visualisierung und Automatisierung bis zur Feature-Selektion und Modelloptimierung, wobei jedes Thema unmittelbar an einem durchgängigen Praxisprojekt umgesetzt wird.

Der Kurs ist als Vollzeitprogramm konzipiert und in vier anwendungsorientierte Themenblöcke gegliedert, die im Praxisteil zu einem vollständigen, automatisierten KI-Workflow zusammengeführt werden. Die konkrete Dauer richtet sich nach dem gebuchten Kurstermin.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, teilweise ergänzt durch eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine trägerinterne Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in Deep-Learning-Techniken und KI-Systemautomatisierung, kein staatlicher oder herstellerseitiger Abschluss.

In vielen Unternehmen scheitert der Übergang von einem einzelnen trainierten Modell zu einem produktiv laufenden KI-System nicht an der Modellarchitektur selbst, sondern an fehlender Automatisierung, mangelhafter Datenqualität oder schlecht gewählten Features. Dieser Kurs setzt genau an diesen praktischen Hürden an und vermittelt, wie Datenpipelines, Feature-Selektion und Hyperparameter-Tuning zusammenwirken, damit ein KI-System nicht nur einmalig funktioniert, sondern dauerhaft zuverlässig läuft. Für Einsteiger:innen und Quereinsteiger:innen ohne tiefes mathematisches Vorwissen bietet der Kurs einen praxisnahen Zugang, der die anwendungsseitigen Aspekte von Deep Learning — Automatisierung, Überwachung, Optimierung — in den Vordergrund stellt, statt sich vorrangig in theoretischer Modellherleitung zu verlieren. Die Verbindung aus SQL-basierter Datenvorbereitung, automatisierten Pipelines und visualisierter Ergebnisüberwachung entspricht zudem dem tatsächlichen Aufgabenprofil vieler KI- und Data-Science-Rollen, in denen ein erheblicher Teil der Arbeit nicht im Modelltraining selbst, sondern im zuverlässigen Betrieb und der laufenden Optimierung bestehender Systeme liegt. Wer den Kurs abschließt, verfügt über eine belastbare Blaupause, die sich auf unterschiedlichste betriebliche Datensätze übertragen lässt: die Reihenfolge aus SQL-basierter Aufbereitung, Feature-Selektion, automatisierter Pipeline und laufender Visualisierung bleibt gleich, unabhängig davon, ob es später um Prozessdaten, Kundendaten oder Sensordaten geht. Diese Übertragbarkeit macht die im Kurs erarbeitete Vorgehensweise auch über den konkreten Praxisfall des Kurses hinaus im Berufsalltag nutzbar und erleichtert den Einstieg in wechselnde KI-Projekte mit jeweils neuen Datengrundlagen.