3 Tage | Nächster Termin am 15. - 17.12.2025 & 12 weitere | Bundesweit oder Live-Online
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Kursbeschreibung
Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, die einen praxisnahen Einstieg in Machine Learning und Deep Learning suchen. Anhand von Live-Demonstrationen, realen Datensätzen und lauffähigen Modellen erfahren Sie, wie sich neuronale Netze für vielfältige Anwendungen einsetzen lassen – von der Mustererkennung in Bildern bis hin zur Textanalyse und -generierung.
Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage:
- die Funktionsweise von Machine Learning und dessen Möglichkeiten und Grenzen zu verstehen,
- neuronale Netze zu durchschauen und gezielt auf unterschiedliche Aufgaben anzuwenden,
- Daten wie Bilder, Texte oder CSV-Dateien korrekt aufzubereiten, zu visualisieren und in Modelle einzubinden,
- passende Modelle, Parameter und Algorithmen für eigene Projekte auszuwählen und umzusetzen,
- TensorFlow und Keras effektiv einzusetzen, um Deep-Learning-Modelle zu entwickeln.
Zielgruppe
- Einsteiger:innen im Bereich Machine Learning
- Data Scientists
- Softwareentwickler:innen mit Interesse an KI-gestützten Anwendungen
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Kursinhalte
Einführung & Überblick
- Grundbegriffe: Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze, AI, Perzeptron
- Einrichten der Python-Umgebung mit SciPy, Keras, TensorFlow und weiteren Tools
Machine Learning Grundlagen
- Crashkurs: NumPy und Pandas
- Verständnis maschinellen Lernens ohne externe Bibliotheken
- Das Perzeptron als Basis-Modell
- Mathematische Grundlagen: Skalarprodukte, Heaviside-Funktion, Delta-Regel
- Neuronen mit Bias, Eingabe- und Ausgabeschichten, Lernrate und Training
- Datenvisualisierung mit Matplotlib und Pandas
Datenaufbereitung & Parameterwahl
- Auswahl geeigneter Trainings- und Testdaten
- Erkennen von Abweichungen und Varianzen
- Daten vektorisieren und standardisieren
- Arbeiten mit CSV-, Text- und Bilddateien sowie weiteren Datenquellen
Neuronale Netze mit TensorFlow
- Architektur und Aufbau neuronaler Netze
- Arbeiten mit TensorFlow 2.0
- Überwachtes Lernen: von Bildklassifizierung bis Textverständnis
- Validierung und Optimierung eigener Modelle
Deep Learning & Keras
- Aktuelle Trends und Anwendungsfelder
- Unüberwachtes Lernen und verschiedene Netzwerktypen
- Arbeit mit Keras-Datasets und Modellen
- Training, GPU-Optimierung, Modellkonfiguration und Hyperparameter-Tuning mit KerasTuner
- Durchgehende Praxisbeispiele – von der Datenaufbereitung bis zur Visualisierung fertiger Modelle
Tipp: Empfohlene Trainingsdauer für alle Kursinhalte:1 - 2 Personen: 2 Tage - 3 Tage3 - 8 Personen: 3 Tage -
Voraussetzungen
- Gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python (Verständnis wichtiger als Schreibpraxis).
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Unterrichtszeiten
(8 x 45 Minuten)
jeweils von 9.00 Uhr - 16.00 Uhr -
Vorteile
Praxisorientiertes Lernen
Unsere Trainer:innen kommen direkt aus der Praxis und vermitteln Inhalte, die sofort anwendbar sind – mit echten Beispielen, relevanten Tools und Übungen.
Flexible Formate
Online, vor Ort oder als Inhouse-Schulung – Sie entscheiden, was am besten zu Ihrem Zeitplan und Team passt.
Schneller Lernerfolg
Dank kompakter Wissensvermittlung mit Fokus auf konkrete Anwendungsfälle erzielen Sie Fortschritte in kurzer Zeit. -
Kundenbewertungen
Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung mit Python
Präsenz- & LIVE-Online
Wählen Sie Ihre Schulungsform:
Individuelles Training in den modernen medienreich-Schulungsräumen.
Buchen ohne Risiko:
- Teamvorteil: -25 % ab 3 Personen
- Garantierte Durchführung
- Zufriedenheitsgarantie
- Keine Vorkasse - Rechnung erst nach erfolgreicher Durchführung des Seminars.
Profitieren Sie von unseren Experten & Expertinnen, die ihr Wissen anhand realistischer und praxisorientierter Übungen und Szenarien mit wertvollen Tipps und Tricks für die Praxis vermitteln.
Medienreich bietet alle Schulungen flexibel als offene- oder individuelle auf Ihre Bedürfnisse maßgeschneiderte Schulungen als Präsenz- und Live-Online-Schulungen an.
Mit modern ausgestatteten Räumen und fundierter Expertise garantieren wir erstklassigen Lernerfolg.
