Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
Deep Learning mit Python praxisnah lernen: von Datenaufbereitung bis TensorFlow und Keras
Die wichtigsten Themen
Deep Learning mit Python lernen
Neuronale Netze praktisch aufbauen
TensorFlow und Keras einsetzen
Daten aufbereiten und vektorisieren
Modelle trainieren und validieren
Visualisierung mit Matplotlib
Überblick
Diese Deep Learning Python Schulung führt dich in 4 Tagen praxisnah in Machine Learning, neuronale Netze, TensorFlow, Keras und die Visualisierung von Modellen ein. Der Deep Learning Kurs richtet sich an Entwicklerinnen, Entwickler und Data-Science-Einsteiger, die Deep Learning mit Python nicht nur theoretisch verstehen, sondern an echten Daten und Modellen nachvollziehen möchten. Du arbeitest mit Python-Bibliotheken wie NumPy, Pandas, SciPy, TensorFlow 2, Keras und Matplotlib und lernst, wie aus Rohdaten trainierbare Modelle entstehen.
Im Seminar werden die Grundlagen Schritt für Schritt aufgebaut: von Machine Learning ohne Bibliotheken über Perzeptron, Bias, Lernrate und Delta-Regeln bis hin zu neuronalen Netzen für Bild-Klassifizierung, Textverständnis und generative Ansätze. Dabei geht es immer um den praktischen Nutzen: Daten prüfen, vektorisieren, standardisieren, Trainings- und Testsets bilden, Modelle trainieren, validieren, visualisieren und verbessern.
Wenn du zunächst eine breitere Basis in Datenanalyse mit Python aufbauen möchtest, passt der Python Data Science Einstieg mit Pandas, Numpy & Co.. Für den professionellen Einstieg in Machine Learning empfiehlt sich ergänzend der Python Machine Learning Grundkurs. Wer Deep Learning speziell mit TensorFlow vertiefen möchte, findet mit Python mit Tensorflow: Grundkurs eine passende Ergänzung.
Wer hier richtig ist
- Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler mit Python-Erfahrung, die Deep Learning für Anwendungen, Prototypen oder Datenprodukte einsetzen möchten
- Data Scientists, Data Analysts und BI-Fachkräfte, die neuronale Netze, TensorFlow und Keras praxisnah vertiefen möchten
- IT-Fachkräfte und technische Projektverantwortliche, die Machine-Learning-Modelle bewerten, vorbereiten oder in Projekte einordnen müssen
- Python-Anwenderinnen und Python-Anwender mit Interesse an Bild-Klassifizierung, Text-Analyse, Modelltraining und Visualisierung
Das lernst du
- Du verstehst, wie Machine Learning, Deep Learning und neuronale Netze funktionieren und wo ihre Grenzen liegen
- Du bereitest CSV-Daten, Texte, Bilder und weitere Datenquellen für Modelltraining und Validierung auf
- Du baust, trainierst und validierst eigene Modelle mit TensorFlow 2 und Keras
- Du wählst Modelle, Parameter und Algorithmen passend zu Datenqualität, Zielsetzung und Ressourcen aus
- Du visualisierst Daten, Trainingsverläufe, Modelle und Ergebnisse mit Matplotlib, Pandas und Keras
- Du beurteilst Modellqualität, typische Abweichungen und Optimierungsmöglichkeiten anhand praktischer Beispiele
Die Themen Begriffsklärung zu Machine Learning, neuronalen Netzen, Deep Learning, AI und Perzeptron · Einordnung typischer Anwendungsfälle von Mustererkennung bis Text-Analyse...
Einführung in Machine Learning und Deep Learning
- Begriffsklärung zu Machine Learning, neuronalen Netzen, Deep Learning, AI und Perzeptron
- Einordnung typischer Anwendungsfälle von Mustererkennung bis Text-Analyse
- Möglichkeiten, Grenzen und typische Fehlerquellen von Machine-Learning-Verfahren
- Aufsetzen der Python-Umgebung mit SciPy, Keras, TensorFlow, NumPy und Pandas
- Grundlagen von Trainingsdaten, Features, Labels und Modellqualität
Python-Grundlagen für Machine Learning
- Crashkurs und Wiederholung zentraler Python-Konzepte für Datenverarbeitung
- Arbeiten mit NumPy für numerische Berechnungen und Vektoren
- Arbeiten mit Pandas für Tabellen, CSV-Daten und Vorverarbeitung
- Visualisierung mit Matplotlib und Pandas
- Vorbereitung typischer Datenstrukturen für Machine-Learning-Modelle
Machine Learning ohne Bibliotheken verstehen
- Maschinelles Lernen anhand nachvollziehbarer Python-Beispiele
- Das Perzeptron als Einstieg in neuronale Netze
- Mathematische Grundlagen verständlich erklärt
- Skalarprodukte und Heaviside-Funktion
- Delta-Regeln und Anpassung von Gewichten
- Neuronen mit Bias, Eingabe-Neuronen und Ausgabe-Neuronen
- Lernrate, Training und Interpretation von Modellverhalten
Datenaufbereitung, Testsets und Parameter
- Auswahl geeigneter Trainingsdaten für Deep Learning mit Python
- Erkennen von Varianzen, Abweichungen und Ungereimtheiten
- Einschätzung von Machbarkeit, Ressourcen-Aufwand und erwartbarer Genauigkeit
- Vektorisieren und Standardisieren von Daten
- Aufbereitung von CSV-Dateien und strukturierten Datensätzen
- Aufbereitung von Text-Dateien für Analyse und Modelltraining
- Aufbereitung von Bildern für Klassifizierung und Mustererkennung
- Umgang mit weiteren Datenquellen und typischen Importformaten
- Aufbau sinnvoller Trainings-, Validierungs- und Testsets
Neuronale Netze mit TensorFlow
- Überblick über TensorFlow 2 und zentrale Architekturkonzepte
- Aufbau und Funktionsweise neuronaler Netzwerke
- Überwachtes Lernen mit neuronalen Netzwerken
- Auswahl passender Modelle für verschiedene Szenarien
- Arten von Algorithmen und ihre Einsatzgebiete
- Bild-Klassifizierung mit neuronalen Netzen
- Textverständnis und einfache Text-Analyse
- Validierung eigener Modelle und Bewertung der Ergebnisse
Deep Learning mit Keras
- Einordnung aktueller Deep-Learning-Anwendungsbereiche
- Unüberwachtes Lernen und typische Modellansätze
- Arten von Netzwerken und Modellarchitekturen
- Arbeiten mit Keras als High-Level-API für Deep Learning
- Verwendung von Dataset Objects
- Training eigener Modelle von der Datenbasis bis zur Auswertung
- GPU-Optimierung für rechenintensive Trainingsläufe
- Modellkonfigurationen, Parameter und Tuning-Ansätze
- Einsatz von KerasTuner für bessere Modellparameter
- Durchgängige Praxisbeispiele von Anfang bis Ende
- Visualisierung von Modellen, Trainingsverläufen und Ergebnissen
Vertiefung und Einordnung angrenzender Themen
- Abgrenzung von Deep Learning, Machine Learning und Natural Language Processing
- Einordnung von Frameworks wie TensorFlow, Keras und PyTorch
- Überblick über weiterführende Lernpfade wie Deep Learning mit PyTorch
- Bezug zu Natural Language Processing mit dem Natural Language Processing Grundkurs
- Einordnung von Large Language Models mit dem Large Language Model Grundkurs
So arbeiten wir
- Praxisnahe Live-Demos mit Python, TensorFlow, Keras, NumPy, Pandas und Matplotlib
- Hands-on-Übungen mit echten Modellen, realistischen Daten und nachvollziehbaren Trainingsläufen
- Schrittweiser Aufbau vom Perzeptron bis zu Deep-Learning-Modellen mit Keras
- Gemeinsame Analyse von Datenqualität, Modellverhalten, Trainingsverläufen und Validierungsergebnissen
- Direkte Umsetzung an Beispielen aus Bild-Klassifizierung, Text-Analyse und strukturierten Datensätzen
- Raum für Fragen zu eigenen Anwendungsideen, Datenquellen und technischen Rahmenbedingungen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Gute Programmierkenntnisse in Python
- Sicherer Umgang mit grundlegenden Datenstrukturen, Funktionen und Modulen
- Grundkenntnisse in NumPy oder Pandas sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
- Für den Einstieg in Python empfiehlt sich der Python 3 Grundkurs intensiv
- Für saubere Entwicklungsumgebungen ist Python Packaging mit pipenv und pip eine sinnvolle Ergänzung
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag schafft die fachliche und technische Basis für Deep Learning mit Python. Begriffe wie Machine Learning, neuronale Netze, Deep Learning, AI und Perzeptron werden eingeordnet. Anschließend wird die Python-Umgebung mit relevanten Bibliotheken vorbereitet.
- Einordnung von Machine Learning, Deep Learning und neuronalen Netzen
- Aufsetzen der Python-Umgebung mit SciPy, Keras, TensorFlow, NumPy und Pandas
- Wiederholung zentraler Python-Konzepte für Datenverarbeitung
- Überblick über NumPy, Pandas und Matplotlib
- Erste Visualisierungen und Datenstrukturen für Machine Learning
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung
Inhouse-Schulungen & Firmenseminare
Inhouse-Schulungen
Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.
Vorteile:
- Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
- Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
- Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
- Schulung in vertrauter Umgebung
- Fokus auf deine spezifischen Anforderungen
Firmen-Seminare
Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.
Ideal für:
- Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
- Individuelle Terminplanung für dein Team
- An unseren Schulungsstandorten oder Online
- Angepasste Inhalte für deine Anforderungen
Fragen und Antworten zu Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
Ist die Deep Learning Python Schulung für Entwicklerinnen und Entwickler geeignet?
Ja. Die Schulung ist besonders geeignet, wenn du bereits gut in Python programmierst und Deep Learning für Entwickler praxisnah verstehen möchtest. Der Kurs verbindet Grundlagen von Machine Learning mit konkreter Umsetzung in TensorFlow, Keras, NumPy, Pandas und Matplotlib.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für den Deep Learning Kurs?
Du brauchst gute Programmierkenntnisse in Python. Machine-Learning-Vorwissen ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich, weil zentrale Grundlagen wie Perzeptron, Lernrate, Bias, Training, Testsets und mathematische Basisbegriffe im Seminar aufgebaut werden.
Was unterscheidet diese Schulung von einer reinen TensorFlow Einführung?
Der Kurs startet nicht direkt bei Framework-Aufrufen, sondern erklärt zuerst die Funktionsweise von Machine Learning und neuronalen Netzen. Danach setzt du die Konzepte mit TensorFlow 2 und Keras um. So verstehst du besser, warum Modelle trainieren, scheitern oder bessere Ergebnisse liefern.
Welche Tools und Bibliotheken werden im Seminar eingesetzt?
Im Seminar arbeitest du mit einer Python-Umgebung und nutzt unter anderem NumPy, Pandas, SciPy, TensorFlow 2, Keras, KerasTuner und Matplotlib. Die Bibliotheken werden anhand praktischer Beispiele für Datenaufbereitung, Training, Validierung und Visualisierung eingesetzt.
Welche Datenarten werden im Deep Learning Python Training behandelt?
Du arbeitest mit CSV-Dateien, Text-Dateien, Bildern und weiteren Datenquellen. Im Training lernst du, Daten zu prüfen, zu vektorisieren, zu standardisieren und in geeignete Trainings-, Validierungs- und Testsets zu überführen.
Geht es auch um Bild-Klassifizierung und Text-Analyse?
Ja. Bild-Klassifizierung, Textverständnis und Text-Analyse gehören zu den Praxisbeispielen der Schulung. Dabei werden Datenaufbereitung, Modellwahl, Training, Validierung und Ergebnisinterpretation zusammen betrachtet.
Wird auch Modellbewertung und Optimierung behandelt?
Ja. Du lernst, Modelle zu validieren, Trainingsverläufe zu visualisieren und typische Probleme wie Varianzen, Abweichungen, unpassende Daten oder Ressourcen-Grenzen einzuschätzen. Außerdem werden GPU-Optimierung, Modellkonfigurationen und KerasTuner behandelt.
Gibt es passende Anschlussseminare zu Python, Machine Learning oder AI?
Ja. Je nach Zielsetzung passen der Python Machine Learning Grundkurs, Python mit Tensorflow: Grundkurs, Deep Learning mit PyTorch oder für Azure-AI-Projekte das AI-102 Training.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Über 20.000 Unternehmen und Behörden vertrauen auf uns
