Neuronale Netze verstehen und anwenden
Lernen Sie die Grundlagen und Anwendungsbereiche neuronaler Netze kennen. Unsere Masterclasses vermitteln Ihnen fundiertes Wissen über Architekturen, Trainingsmethoden und praktische Einsatzmöglichkeiten in realen Projekten.
Unterstützung während des gesamten Lernprozesses
Technische Betreuung
Bei Fragen zur Einrichtung von Entwicklungsumgebungen oder technischen Problemen steht Ihnen unser Support-Team zur Verfügung. Wir helfen bei der Installation von Libraries und der Konfiguration von Tools.
Inhaltliche Rückmeldung
Reichen Sie Ihre Projektarbeiten ein und erhalten Sie detaillierte Kommentare zu Ihrem Code, Ihrer Modellarchitektur und Ihren Ergebnissen. Wir geben konkrete Hinweise zur Verbesserung Ihrer Implementierungen.
Flexible Zeitplanung
Greifen Sie auf alle Kursmaterialien zu, wann es Ihnen passt. Arbeiten Sie in Ihrem eigenen Tempo und wiederholen Sie Inhalte so oft wie nötig, um die Konzepte vollständig zu verstehen.
Praktische Übungen
Jede Lektion enthält Programmieraufgaben, die auf realen Datensätzen basieren. Sie trainieren Modelle, analysieren Ergebnisse und dokumentieren Ihre Erkenntnisse in strukturierten Berichten.
Ressourcen-Bibliothek
Zugang zu einer kuratierten Sammlung von Fachartikeln, Forschungsarbeiten und Codebeispielen. Ergänzende Materialien helfen Ihnen, tiefer in spezifische Themen einzutauchen.
Austausch mit Teilnehmenden
Diskutieren Sie Lösungsansätze in moderierten Foren und teilen Sie Erfahrungen mit anderen Lernenden. Gemeinsame Problemlösung fördert das Verständnis komplexer Zusammenhänge.
Technologien und Werkzeuge
Die Qualität unserer Kurse basiert auf etablierten Frameworks und Bibliotheken, die in der Industrie weitverbreitet sind. Sie lernen mit den gleichen Tools, die in Forschung und Entwicklung zum Einsatz kommen.
Python & TensorFlow
Hauptprogrammiersprache mit umfassenden Bibliotheken für Machine Learning und Deep Learning Anwendungen.
Jupyter Notebooks
Interaktive Entwicklungsumgebung zur Dokumentation von Code, Visualisierung von Daten und schrittweisen Analysen.
NumPy & Pandas
Mathematische Operationen und Datenmanipulation bilden die Grundlage für Preprocessing und Feature Engineering.
Matplotlib & Seaborn
Visualisierungswerkzeuge zur grafischen Darstellung von Trainingsergebnissen, Metriken und Datenverteilungen.
Bildungsprozess in Zahlen
Absolventinnen und Absolventen
Stunden Videomaterial
Praktische Übungsaufgaben
Jahre Lehrerfahrung
Ergebnisse unserer Teilnehmenden
Nach Abschluss der Kurse haben viele Lernende eigene Projekte umgesetzt oder ihre berufliche Position verbessert. Die erworbenen Fähigkeiten ermöglichen es, konkrete Probleme mit datengetriebenen Methoden zu lösen.
Unsere Alumni arbeiten an Bildklassifikation, Sprachverarbeitung, Zeitreihenanalyse und anderen Anwendungen. Sie haben gelernt, Modelle zu trainieren, zu evaluieren und für den Produktiveinsatz zu optimieren.
Die praxisnahe Ausbildung bereitet auf reale Herausforderungen vor. Teilnehmende kennen nicht nur Algorithmen, sondern auch typische Fehlerquellen und Lösungsstrategien aus der täglichen Arbeit mit neuronalen Netzen.
Zertifikate und Bestätigungen
Dokumentierte Leistungen
Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Sie ein Zertifikat, das Ihre erworbenen Kenntnisse bescheinigt. Das Dokument listet die behandelten Themen und den Umfang des Kurses auf.
- Bestätigung der absolvierten Lernmodule
- Übersicht der behandelten Themengebiete
- Nachweis über praktische Projektarbeit
- Dokumentation der Gesamtdauer
- Digitales Format für Bewerbungen
Das Zertifikat dient als Nachweis für Ihre Weiterbildung und kann in beruflichen Kontexten vorgelegt werden. Es dokumentiert Ihr Engagement und die investierte Zeit in den Erwerb neuer Fähigkeiten.
Erfahrungen unserer Teilnehmenden
Der strukturierte Aufbau hat mir geholfen, von den Grundlagen bis zu komplexen Architekturen voranzukommen. Die Übungen waren anspruchsvoll, aber machbar. Ich konnte mein erstes Bildklassifikationsmodell erfolgreich trainieren.
Die Kombination aus theoretischen Erklärungen und praktischen Codebeispielen hat mir den Einstieg erleichtert. Besonders hilfreich waren die Hinweise zu typischen Fehlern beim Training. Ich habe viel über Hyperparameter-Tuning gelernt.
