Deep Learning

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durch Förderung

Mit Deep Learning lassen sich große Datenmengen nach Mustern und Modellen untersuchen. Es kommt daher häufig für die Objekt-, Gesichts- oder Spracherkennung zum Einsatz. Der Kurs erläutert dir die Methoden des Deep Learnings auf Basis von neuronalen Netzen.

Abschlussart: Zertifikat „Deep Learning“
Abschlussprüfung: Praxisbezogene Projektarbeit mit Abschlusspräsentation
Unterrichtszeiten: Vollzeit
Dauer: 4 Wochen

Lehrgangsinhalte

Einführung Deep Learning (ca. 1 Tag)

Deep Learning als eine Art von Machine Learning

Grundlagen in neuronalen Netzen (ca. 4 Tage)

Perceptron

Berechnung neuronaler Netze

Optimierung der Modellparameter, Backpropagation

Deep‐Learning‐Bibliotheken

Regression vs. Klassifikation

Lernkurven, Überanpassung und Regularisierung

Hyperparameteroptimierung

Stochastischer Gradientenabstieg (SGD)

Momentum, Adam Optimizer

Lernrate

Convolutional Neural Network (CNN) (ca. 2 Tage)

Bildklassifizierung

Convolutional‐Schichten, Pooling‐Schichten

Reshaping‐Schichten, Flatten, Global‐Average‐Pooling

CNN‐Architekturen ImageNet‐Competition

Tiefe neuronale Netze, Vanishing Gradients, Skip‐Verbindungen, Batch‐Normalization

Transfer Learning (ca. 1 Tag)

Anpassen von Modellen

Unüberwachtes Vortrainieren

Image‐Data‐Augmentation, Explainable AI

Regional CNN (ca. 1 Tag)

Objektlokalisierung

Regressionsprobleme

Verzweigte neuronale Netze

Methoden der kreativen Bilderzeugung (ca. 1 Tag)

Generative Adversarial Networks (GAN)

Deepfakes

Diffusionsmodelle

Recurrente neurale Netze (ca. 2 Tage)

Sequenzanalyse

Rekurrente Schichten

Backpropagation through time (BPTT)

Analyse von Zeitreihen

Exploding und Vanishing Gradient Probleme

LSTM (Long Short‐Term Memory)

GRU (Gated Recurrent Unit)

Deep RNN

Deep LSTM

Textverarbeitung durch neuronale Netze (ca. 2 Tage)

Text‐Preprocessing

Embedding‐Schichten

Text‐Klassifizierung

Sentimentanalyse

Transfer‐Learning in NLP

Übersetzungen

Seqence‐to‐Sequence‐Verfahren, Encoder‐Decoder‐Architektur

Sprachmodelle (ca. 1 Tag)

BERT, GPT

Attention‐Schichten, Transformers

Textgeneration‐Pipelines

Summarization

Chatbots

Deep Reinforcement Learning (ca. 1 Tag)

Steuerung dynamischer Systeme

Agentensysteme

Training durch Belohnungen

Policy Gradients

Deep‐Q‐Learning

Bayes'sche neuronale Netze (ca. 1 Tag)

Unsicherheiten in neuronalen Netzen

Statistische Bewertung von Prognosen

Konfidenz, Standardabweichung

Unbalancierte Daten

Sampling‐Methoden

Projektarbeit (ca. 3 Tage)

Zur Vertiefung der gelernten Inhalte

Präsentation der Projektergebnisse

Änderungen möglich. Die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.

Voraussetzungen

Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning sowie in der Programmiersprache Python

Lehrgangsziel

Nach dem Lehrgang kennst du die Einsatzbereiche von Deep Learning und die Funktionsweisen neuronaler Netzwerke. Du verstehst, wie neuronale Netze Objekte in Bildern erkennen können, und bist in der Lage, maschinelles Lernen bereitzustellen und Prozesse zu dokumentieren.

Zielgruppe

Informatiker:innen, Mathematiker:innen, Elektrotechniker:innen sowie Personen mit Studium der (Wirtschafts-) Ingenieurwissenschaften

Berufsaussichten

Mit Deep Learning lassen sich große Datenmengen nach Mustern und Modellen untersuchen. Deshalb kommt es im Rahmen künstlicher Intelligenz häufig für die Gesichts-, Objekt- oder Spracherkennung zum Einsatz, so z. B. bei der medizinischen Bilderkennung, Text- und Spracherkennung im Vertrieb, bei der IT-Datensicherheit oder beim Monitoring von Finanztransaktionen. Fachkräfte mit diesem Wissen können daher vielseitig eingesetzt werden und sind am Arbeitsmarkt entsprechend nachgefragt.

Dein aussagekräftiges Zertifikat gibt detaillierten Einblick in deine erworbenen Qualifikationen und verbessert deine beruflichen Chancen.

Unterrichtskonzept

Didaktisches Konzept

Deine Dozierenden sind sowohl fachlich als auch didaktisch hoch qualifiziert und werden dich vom ersten bis zum letzten Tag unterrichten (kein Selbstlernsystem).

Du lernst in effektiven Kleingruppen. Die Kurse bestehen in der Regel aus 6 bis 25 Teilnehmenden. Der allgemeine Unterricht wird in allen Kursmodulen durch zahlreiche praxisbezogene Übungen ergänzt. Die Übungsphase ist ein wichtiger Bestandteil des Unterrichts, denn in dieser Zeit verarbeitest du das neu Erlernte und erlangst Sicherheit und Routine in der Anwendung. Im letzten Abschnitt des Lehrgangs findet eine Projektarbeit, eine Fallstudie oder eine Abschlussprüfung statt.

Virtueller Klassenraum alfaview®

Der Unterricht findet über die moderne Videotechnik alfaview® statt - entweder bequem von zu Hause oder bei uns im Bildungszentrum. Über alfaview® kann sich der gesamte Kurs face-to-face sehen, in lippensynchroner Sprachqualität miteinander kommunizieren und an gemeinsamen Projekten arbeiten. Du kannst selbstverständlich auch deine zugeschalteten Trainer:innen jederzeit live sehen, mit diesen sprechen und du wirst während der gesamten Kursdauer von deinen Dozierenden in Echtzeit unterrichtet. Der Unterricht ist kein E-Learning, sondern echter Live-Präsenzunterricht über Videotechnik.

Fördermöglichkeiten

Die Lehrgänge bei alfatraining werden von der Agentur für Arbeit gefördert und sind nach der Zulassungsverordnung AZAV zertifiziert. Bei der Einreichung eines Bildungsgutscheines oder eines Aktivierungs- und Vermittlungsgutscheines werden in der Regel die gesamten Lehrgangskosten von deiner Förderstelle übernommen.
Eine Förderung ist auch über den Europäischen Sozialfonds (ESF), die Deutsche Rentenversicherung (DRV) oder über regionale Förderprogramme möglich. Als Zeitsoldat:in besteht die Möglichkeit, Weiterbildungen über den Berufsförderungsdienst (BFD) zu besuchen. Auch Firmen können ihre Mitarbeiter:innen über eine Förderung der Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) qualifizieren lassen.