Python für KI und Deep Learning: TensorFlow & PyTorch – Kurs

Dieser Kurs zeigt, wie sich mit Python intelligente, lernfähige Systeme entwickeln lassen. Statt Programmiergrundlagen isoliert zu behandeln, führt der Kurs direkt zu den Bibliotheken, die im Bereich Künstliche Intelligenz und Deep Learning den Ton angeben: TensorFlow, Keras und PyTorch. Teilnehmende lernen den vollständigen Weg von der Datenaufbereitung über die Modellarchitektur bis zur Bewertung trainierter Modelle kennen und erwerben zugleich die objektorientierten Programmierkenntnisse, die nötig sind, um KI-Projekte modular und wartbar zu strukturieren. Ergänzend wird der Umgang mit SQL vermittelt, um große Datenmengen für das Training vorzubereiten.

Der Kurs gliedert sich in vier inhaltliche Blöcke, die von der Programmiergrundlage bis zur vollständigen Modellentwicklung reichen, ergänzt um einen Praxisblock zur Anwendung auf zusammenhängende KI-Projekte. Im ersten Block Objektorientierte Programmierung für KI-Anwendungen erarbeiten Teilnehmende die strukturellen Grundlagen, mit denen sich komplexe Modelle organisieren lassen, statt sie als unübersichtliche Einzelskripte zu entwickeln.

• Klassen und Objekte gezielt für die Modularisierung von KI-Komponenten einsetzen
• Wiederverwendbare Bausteine für unterschiedliche Modellarchitekturen entwerfen
• Attribute und Methoden so kapseln, dass Modellzustand und -verhalten klar getrennt bleiben
• Vererbung nutzen, um verwandte Modellvarianten strukturell zu verbinden
• Schnittstellen entwerfen, über die einzelne Modellkomponenten austauschbar bleiben
• Bestehenden Code so organisieren, dass sich neue Modellideen ohne größeren Umbau ergänzen lassen

Der zweite Block Datenbanken und Datenaufbereitung mit SQL widmet sich der Frage, wie große Datenmengen zuverlässig für das Training bereitgestellt werden.

• Relationale Datenbanken effizient für die Bereitstellung von Trainingsdaten nutzen
• Optimierte SQL-Abfragen schreiben, um Datensätze gezielt zu selektieren und zu filtern
• Stabile, nachvollziehbare Datenflüsse zwischen Datenbank und Trainingsprozess aufbauen
• Rohdaten bereinigen und in ein für das Training geeignetes Format überführen
• Datensätze in Trainings-, Validierungs- und Testmengen aufteilen
• Datenqualität systematisch prüfen, bevor sie in ein Modell einfließt

Im dritten Block Neuronale Netze mit TensorFlow und Keras stehen die praktischen Werkzeuge für den Aufbau lernfähiger Systeme im Mittelpunkt.

• Grundarchitektur neuronaler Netze verstehen und in Keras nachbilden
• Schichten, Aktivierungsfunktionen und Optimierer gezielt auswählen und konfigurieren
• Modelle mit TensorFlow trainieren und den Trainingsverlauf beobachten
• Über- und Unteranpassung erkennen und durch geeignete Handlungsschritte gegensteuern
• Hyperparameter systematisch anpassen, um die Modellleistung zu verbessern
• Trainingsergebnisse visualisieren, um Fortschritt und Probleme sichtbar zu machen

Der vierte Block Modellentwicklung mit PyTorch erweitert das Methodenspektrum um einen alternativen, flexiblen Ansatz zur Modelldefinition.

• Modelle in PyTorch von Grund auf definieren und anpassen
• Tensoren und Berechnungsgraphen als Grundlage des Trainingsprozesses verstehen
• Eigene Trainingsschleifen aufbauen, um mehr Kontrolle über den Lernprozess zu erhalten
• Modelle aus TensorFlow/Keras und PyTorch hinsichtlich Einsatzbereich und Arbeitsweise vergleichen
• Vortrainierte Modellbausteine einbinden und für eigene Aufgabenstellungen anpassen
• Fehlerquellen im Trainingsprozess gezielt debuggen

Der abschließende Praxisblock führt alle Bausteine zu vollständigen Projekten zusammen und vertieft die Bewertung trainierter Modelle.

• Ein durchgängiges Projekt von der Datenbankabfrage bis zum trainierten Modell umsetzen
• Modellarchitekturen objektorientiert strukturieren, um sie später erweitern zu können
• Trainingsdaten aus einer SQL-Datenbank für ein konkretes KI-Projekt aufbereiten
• Geeignete Bewertungskennzahlen für Klassifikations- oder Regressionsaufgaben auswählen
• Modellergebnisse anhand von Testdaten kritisch einordnen
• Modelle hinsichtlich Trainingszeit und Ressourcenverbrauch vergleichen
• Entscheidungen zwischen TensorFlow/Keras und PyTorch anhand des jeweiligen Projekts begründen
• Eigenen Code so dokumentieren, dass Modellentscheidungen nachvollziehbar bleiben
• Modelle robust gegenüber unerwarteten oder fehlerhaften Eingabedaten gestalten
• Versionierung von Modellcode und Trainingsständen als Arbeitsgewohnheit etablieren
• Ein vollständiges KI-Projekt von der Idee bis zur bewerteten Modellversion präsentieren
• Die eigene Modellarchitektur im Hinblick auf Wartbarkeit und Skalierbarkeit kritisch überarbeiten

Die vier Blöcke sind bewusst so aufgebaut, dass sie ineinandergreifen: Die im ersten Block entwickelte objektorientierte Struktur bildet das Gerüst, in das im zweiten Block die per SQL aufbereiteten Daten einfließen, während die Blöcke drei und vier zeigen, wie sich daraus mit Keras/TensorFlow und PyTorch tatsächlich trainierte Modelle ergeben. So entsteht kein Nebeneinander isolierter Bibliotheks-Tutorials, sondern ein zusammenhängendes Verständnis für den vollständigen Weg von der Datenquelle zum einsatzfähigen KI-Modell. Am Ende des Kurses steht die Fähigkeit, ein KI-Projekt eigenständig zu planen, die passenden Werkzeuge auszuwählen und die Ergebnisse eines trainierten Modells fundiert zu bewerten, statt sich auf einzelne, unverbundene Codebeispiele zu verlassen.

Der Kurs richtet sich an Personen mit Interesse an Künstlicher Intelligenz und Deep Learning, die ihre Python-Kenntnisse gezielt in Richtung KI-Entwicklung ausbauen möchten. Er eignet sich sowohl für Personen mit ersten Python-Erfahrungen als auch für Fachkräfte aus datenaffinen Bereichen, die den Schritt zu neuronalen Netzen und lernfähigen Systemen gehen wollen.

• Personen mit Python-Grundkenntnissen, die sich in Richtung KI-Entwicklung spezialisieren möchten
• Fachkräfte aus Softwareentwicklung oder Datenanalyse mit Interesse an neuronalen Netzen
• Quereinsteiger:innen, die eine praxisnahe Grundlage in TensorFlow, Keras und PyTorch aufbauen wollen
• Personen, die datengetriebene Systeme künftig eigenständig trainieren und bewerten möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt und wird in Vollzeit absolviert. Theoretische Konzepte rund um neuronale Netze und Modellarchitekturen werden unmittelbar in eigenem Code umgesetzt, sodass Teilnehmende TensorFlow, Keras und PyTorch nicht nur beschrieben bekommen, sondern direkt an eigenen Trainingsläufen erproben. Der Aufbau folgt der Logik vom einzelnen Bausteine bis zum vollständigen, trainierten Modell, wobei SQL-Datenanbindung und objektorientierte Strukturierung durchgängig in die praktische Modellarbeit eingebettet werden.

Der Kurs wird in Vollzeit durchgeführt und deckt die vier beschriebenen Themenblöcke von der objektorientierten Programmierung über die Datenaufbereitung bis zu den beiden Deep-Learning-Bibliotheken TensorFlow/Keras und PyTorch ab. Der zeitliche Rahmen ist so gestaltet, dass neben der Vermittlung der einzelnen Werkzeuge ausreichend Raum für eigenständiges Training und Bewerten von Modellen bleibt.

Je nach Anbieter schließt der Kurs mit einem trägerinternen Zertifikat ab, teils nach einer zusätzlichen Abschlussprüfung, in der die zentralen Kursinhalte praktisch nachgewiesen werden. Es handelt sich nicht um eine staatlich anerkannte Prüfung, sondern um eine qualifizierte Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in Python-basierter KI- und Deep-Learning-Entwicklung.

Wer diesen Kurs abschließt, kann KI-Projekte nicht nur mit einer einzelnen Bibliothek umsetzen, sondern versteht die Unterschiede zwischen TensorFlow/Keras und PyTorch und kann begründet entscheiden, welches Werkzeug für eine gegebene Aufgabenstellung passt. Diese Fähigkeit, zwischen den führenden Deep-Learning-Frameworks souverän zu wechseln, ist in der Praxis wertvoller als die reine Kenntnis einer einzelnen Bibliothek, da unterschiedliche Projekte und Teams unterschiedliche Werkzeuge bevorzugen. Besonders wertvoll ist die Verbindung aus objektorientierter Softwarestruktur und Modelltraining: Statt KI-Code als lose Sammlung von Skripten zu verstehen, lernen Teilnehmende, Modellarchitekturen so zu kapseln, dass sie sich erweitern, austauschen und wiederverwenden lassen. Ergänzt um die SQL-Anbindung entsteht ein realistisches Bild davon, wie Trainingsdaten in der Praxis bereitgestellt werden, statt nur mit bereits aufbereiteten Beispieldatensätzen zu arbeiten. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet der Kurs Perspektiven in Rollen wie KI-Entwickler:in, Machine Learning Engineer oder Data Scientist. Die erworbenen Fähigkeiten – von der objektorientierten Strukturierung über die Datenbereitstellung per SQL bis zum praktischen Umgang mit TensorFlow, Keras und PyTorch – bilden ein Fundament, auf dem sich sowohl der Einstieg in eine KI-nahe Tätigkeit als auch die Vertiefung bestehender Softwareentwicklungs-Kenntnisse in Richtung Deep Learning aufbauen lässt.