Neuronale Netze: CNN & RNN mit Python lernen – Kurs

Neuronale Netze bilden die technische Grundlage vieler heutiger Anwendungen aus Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Zeitreihenanalyse. Dieser Kurs vermittelt, wie neuronale Netze aufgebaut sind, wie sie trainiert und optimiert werden und wie sich mit Convolutional Neural Networks sowie Recurrent Neural Networks konkrete Problemstellungen aus Bild- und Sprachverarbeitung lösen lassen. Im Mittelpunkt steht die praktische Umsetzung mit Python und den Bibliotheken TensorFlow und Keras, sodass theoretisches Verständnis unmittelbar in lauffähigen Code überführt wird.

Das erste Modul legt die konzeptionellen und mathematischen Grundlagen neuronaler Netze und schafft die Basis für alle weiteren, spezialisierteren Netzarchitekturen.

• Einführung in Aufbau und Funktionsweise neuronaler Netze
• Grundprinzipien der Netzarchitektur wie Schichten und Gewichte
• Mathematische Grundlagen, die dem Training neuronaler Netze zugrunde liegen
• Aktivierungsfunktionen und ihre Bedeutung für die Ausdrucksfähigkeit des Netzes
• Grundlegender Ablauf des Trainingsprozesses neuronaler Netze
• Verlustfunktionen und gängige Optimierungsalgorithmen im Vergleich

Das zweite Modul widmet sich Convolutional Neural Networks und ihrer besonderen Eignung für die Verarbeitung von Bild- und Videodaten.

• Einführung in die Architektur von Convolutional Neural Networks
• Funktion von Convolutional Layer, Pooling Layer und Fully-Connected-Layer
• Typische Anwendungsbereiche von CNNs in Bild- und Videoverarbeitung
• Aufbau eines CNN-Modells von der Eingabeschicht bis zur Ausgabe
• Praktische Implementierung eines CNNs mit Python
• Umsetzung und Training eines CNN-Modells mit TensorFlow und Keras

Das dritte Modul führt in Recurrent Neural Networks ein und zeigt, wie sich sequenzielle Daten wie Sprache oder Zeitreihen damit modellieren lassen.

• Einführung in die Funktionsweise Recurrent Neural Networks
• Umgang mit sequenziellen Abhängigkeiten in den Eingabedaten
• Anwendung von RNNs in der Sprachverarbeitung
• Einsatz von RNNs in der Zeitreihenanalyse
• Implementierung eines einfachen RNN-Modells in Python
• Vergleich von RNN- und CNN-Architekturen hinsichtlich ihrer Einsatzgebiete

Das vierte Modul vertieft Training, Optimierung und praktische Anwendung neuronaler Netze auf größere, realitätsnahe Datenmengen.

• Systematisches Vorgehen beim Training neuronaler Netze auf größeren Datensätzen
• Erkennung und Vermeidung von Überanpassung während des Trainings
• Anpassung von Hyperparametern zur Optimierung der Modellgüte
• Bewertung der Modellqualität anhand geeigneter Kennzahlen
• Einordnung von CNNs und RNNs in größere Machine-Learning-Workflows
• Übertragung der erlernten Architekturen auf neue Problemstellungen

Der praktische Anteil des Kurses orientiert sich an konkreten Aufgabenstellungen aus Datenanalyse, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, wie sie in den Zielberufen des Kurses typischerweise vorkommen.

• Implementierung eines vollständigen neuronalen Netzes von Grund auf in Python
• Training eines CNN-Modells zur Bildklassifikation
• Anpassung eines CNNs an eine veränderte Bildaufgabe
• Umsetzung eines RNN-Modells zur Verarbeitung von Textdaten
• Anwendung eines RNNs auf eine Zeitreihenaufgabe
• Vergleich unterschiedlicher Aktivierungsfunktionen im selben Modell
• Optimierung eines Modells durch Anpassung der Lernrate
• Analyse und Interpretation von Verlustkurven während des Trainings
• Einsatz von Regularisierungstechniken gegen Überanpassung
• Entwicklung eines Algorithmus zur Mustererkennung in einem größeren Datensatz
• Dokumentation eines eigenen Modellierungsprozesses von Idee bis Ergebnis
• Diskussion der Grenzen und Einsatzmöglichkeiten der erlernten Netzarchitekturen

Die vier Module bauen so aufeinander auf, dass die mathematischen und architektonischen Grundlagen aus dem ersten Modul in CNNs und RNNs konkret angewendet werden, bevor im praktischen Teil eigenständige Modellierungsaufgaben gelöst werden. Dadurch entsteht ein Verständnis dafür, welche Netzarchitektur für welche Art von Daten geeignet ist.

Der Kurs richtet sich an Personen, die bereits über Grundkenntnisse in Python verfügen und diese gezielt in Richtung neuronaler Netze und Deep Learning vertiefen möchten.

• Personen mit abgeschlossener Ausbildung oder Studium und Interesse an Machine Learning
• Berufserfahrene mit mindestens dreijähriger Praxis in einem datennahen Bereich
• Angehende Data Scientists und KI-Entwickler:innen, die CNNs und RNNs praktisch erlernen möchten
• Data Analysts, die ihr Profil um neuronale Netze erweitern wollen
• Machine-Learning-Interessierte mit Python-Vorkenntnissen, die tiefer in Netzarchitekturen einsteigen möchten

Der Kurs verbindet theoretische Grundlagen zu Architektur, Training und Optimierung neuronaler Netze mit praktischer Implementierung in Python. Konzepte wie Aktivierungsfunktionen oder Verlustfunktionen werden zunächst fachlich eingeordnet, bevor sie unmittelbar in CNN- und RNN-Modellen mit TensorFlow und Keras umgesetzt werden, sodass Theorie und Programmierpraxis eng ineinandergreifen.

Der Kurs ist als fachliche Vertiefung konzipiert, die von den mathematischen Grundlagen neuronaler Netze bis zur praktischen Implementierung spezialisierter Architekturen wie CNNs und RNNs reicht. Der Umfang ist so bemessen, dass sowohl die theoretischen Grundlagen als auch die praktische Umsetzung mit Python ausreichend Raum erhalten.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat beziehungsweise einer Teilnahmebescheinigung ab, die die vermittelten Inhalte zu Aufbau, Training und Anwendung neuronaler Netze dokumentiert. Es handelt sich nicht um eine staatliche Prüfung oder eine externe Zertifizierung eines Herstellers.

Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über ein vertieftes Verständnis dafür, wie neuronale Netze aufgebaut sind und wie sich unterschiedliche Architekturen gezielt für verschiedene Datentypen einsetzen lassen. Statt neuronale Netze nur oberflächlich als Blackbox zu behandeln, lernen Teilnehmende, warum bestimmte Architekturen wie CNNs für Bilddaten und RNNs für sequenzielle Daten besser geeignet sind als andere. Besonders wertvoll ist die enge Verzahnung von mathematischem Grundlagenwissen mit der praktischen Implementierung in Python, TensorFlow und Keras. Viele Einsteiger:innen in den Bereich Machine Learning kennen zwar die Begriffe CNN und RNN, können sie aber nicht selbstständig implementieren und optimieren - genau diese Lücke schließt der Kurs durch konsequenten Praxisbezug. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet der Kurs Perspektiven in Richtung Data Science, KI-Entwicklung und Machine-Learning-Engineering, insbesondere dort, wo Bild-, Sprach- oder Zeitreihendaten mit neuronalen Netzen ausgewertet werden sollen. Die Fähigkeit, neuronale Netze nicht nur zu verstehen, sondern auch zu implementieren und zu optimieren, ist eine gefragte Grundlage für den Einstieg in datengetriebene und KI-nahe Tätigkeitsfelder.