Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
Trainingsdaten vorbereiten, neuronale Netze trainieren sowie die Modellleistung visualisieren und bewerten
Die wichtigsten Themen
Trainingsdaten aufbereiten
Neuronale Netze aufbauen
TensorFlow und Keras einsetzen
Overfitting erkennen
Modellleistung visualisieren
Hyperparameter vergleichen
Überblick Nach vier Tagen bereitest du Trainingsdaten für neuronale Netze vor, trainierst ein Modell mit TensorFlow und Keras und visualisierst seine Leistung. Du vergleichst Trainings- und Validierungsergebnisse, erkennst...
Nach vier Tagen bereitest du Trainingsdaten für neuronale Netze vor, trainierst ein Modell mit TensorFlow und Keras und visualisierst seine Leistung. Du vergleichst Trainings- und Validierungsergebnisse, erkennst Overfitting und prüfst, welche Modellkonfiguration zu den vorhandenen Daten und Ressourcen passt. Am Ende steht ein selbst trainiertes Modell, dessen Verhalten du anhand der Ergebnisse erklären und verbessern kannst.
Die Deep Learning Python Schulung verbindet die mathematischen Grundlagen des Perzeptrons mit der Umsetzung in Python. NumPy, Pandas und SciPy unterstützen die Datenaufbereitung, TensorFlow 2 und Keras den Modellaufbau. Matplotlib macht Trainingsverläufe und Abweichungen sichtbar. Die Übungen behandeln strukturierte Daten, Texte und Bilder, ohne die Funktionsweise hinter fertigen Framework-Aufrufen auszublenden. Bei maximal acht Teilnehmern bleibt Raum für Fragen zu eigenen Anwendungsideen und technischen Rahmenbedingungen.
Gute Python-Kenntnisse werden vorausgesetzt. Wenn dir noch Erfahrung mit Datenanalyse oder Machine Learning fehlt, findest du in den Python-Schulungen von cmt den passenden Einstieg, etwa im Python Machine Learning Grundkurs. Für Teams kann die Schulung als Inhouse-Training mit abgestimmten Beispielen stattfinden; fordere dafür ein Firmenangebot an.
Die Themen Machine Learning und Deep Learning · Perzeptron und neuronale Netze · Features, Labels und Trainingsdaten · Möglichkeiten und Grenzen lernender Modelle · Anwendungsfälle für Bilder und Texte...
Machine Learning und Deep Learning
- Machine Learning und Deep Learning
- Perzeptron und neuronale Netze
- Features, Labels und Trainingsdaten
- Möglichkeiten und Grenzen lernender Modelle
- Anwendungsfälle für Bilder und Texte
Python-Werkzeuge für Modelldaten
- Python-Konzepte für die Datenverarbeitung
- Numerische Berechnungen mit NumPy
- Tabellendaten mit Pandas bearbeiten
- Wissenschaftliche Funktionen aus SciPy
- Daten und Ergebnisse mit Matplotlib
Perzeptron und mathematische Grundlagen
- Maschinelles Lernen ohne ML-Bibliotheken
- Skalarprodukte und Heaviside-Funktion
- Gewichte mit Delta-Regeln anpassen
- Bias und Aktivierungswerte
- Lernrate und Trainingsverhalten
- Eingabe- und Ausgabeneuronen
Datenaufbereitung und Datensätze
- Trainingsdaten auf Eignung prüfen
- Abweichungen und Ungereimtheiten erkennen
- Numerische Features standardisieren
- Kategorische Daten vektorisieren
- CSV-Dateien und Tabellen aufbereiten
- Texte für das Training vorbereiten
- Bilder für Klassifikationen vorbereiten
- Trainings-, Validierungs- und Testsets trennen
Neuronale Netze mit TensorFlow
- TensorFlow-2-Architektur und Ausführungsmodell
- Schichten zu Netzwerken verbinden
- Überwachtes Lernen mit neuronalen Netzen
- Verlustfunktionen und Optimierer auswählen
- Modelle kompilieren und trainieren
- Bildklassifikation und Mustererkennung
- Textanalyse mit neuronalen Netzen
Modellierung mit Keras
- Keras 3 mit TensorFlow-Backend
- Sequential-Modelle für lineare Architekturen
- Geeignete Netzwerkarchitekturen auswählen
- tf.data-Datensätze verarbeiten
- Unüberwachte Modellansätze vergleichen
- Generative Modellansätze im Überblick
- Modelle speichern und erneut laden
Validierung und Hyperparameter
- Trainings- und Validierungsfehler vergleichen
- Overfitting und Underfitting erkennen
- Modellqualität anhand von Metriken prüfen
- Lernrate und Batch-Größe variieren
- Hyperparameter mit KerasTuner suchen
- Modellvarianten nachvollziehbar vergleichen
Visualisierung und Rechenleistung
- Datenverteilungen mit Matplotlib untersuchen
- Trainingsverläufe grafisch vergleichen
- Vorhersagen und Modellfehler visualisieren
- Verfügbare GPU-Geräte prüfen
- tf.data-Pipelines beschleunigen
- Ressourcenengpässe bei Trainingsläufen erkennen
- Machbarkeit und Ressourcenbedarf abschätzen
Zielgruppe
- Softwareentwickler mit guten Python-Kenntnissen
- Data Scientists mit ersten Machine-Learning-Projekten
- Data Analysts mit Aufgaben in Modellierung und Datenaufbereitung
- Fachkräfte mit ersten ML-Erfahrungen, die neuronale Netze vertiefen möchten
Das lernst du
- Trainingsdaten für neuronale Netze prüfen, transformieren und aufteilen
- Ein neuronales Netz eigenständig mit TensorFlow und Keras aufbauen
- Modelle trainieren, validieren und anhand geeigneter Metriken vergleichen
- Overfitting erkennen, bevor ungeeignete Modelle in Anwendungen übernommen werden
- Trainingsverläufe, Vorhersagen und Abweichungen mit Matplotlib visualisieren
- Modellparameter und Ressourcenbedarf für einen konkreten Anwendungsfall bewerten
So arbeiten wir
- Live-Demos mit Python, TensorFlow, Keras, NumPy, Pandas und Matplotlib
- Hands-on-Übungen mit Datensätzen, Modellen und Trainingsläufen
- Schrittweiser Modellaufbau vom Perzeptron bis zum Keras-Netzwerk
- Gemeinsame Analyse von Datenqualität und Modellverhalten
- Übungen zu Bildklassifikation, Textanalyse und strukturierten Daten
- Besprechung eigener Anwendungsideen und technischer Rahmenbedingungen
Empfohlene Vorkenntnisse
- Gute Programmierkenntnisse in Python
- Sicherer Umgang mit Funktionen, Modulen und Datenstrukturen
- Grundverständnis für Statistik und lineare Algebra hilfreich
- NumPy- oder Pandas-Erfahrung hilfreich, aber nicht zwingend
- Python-Einstieg über den Python 3 Grundkurs intensiv
- ML-Grundlagen über den Python Machine Learning Grundkurs
Dein Fahrplan
Der erste Tag klärt die Funktionsweise von Machine Learning, Deep Learning und neuronalen Netzen. Anschließend wird die Python-Umgebung für Datenaufbereitung, Modellierung und Visualisierung vorbereitet.
- Machine Learning und Deep Learning unterscheiden
- Perzeptron, Features und Labels
- Möglichkeiten und Grenzen lernender Modelle
- Python-Konzepte für die Datenverarbeitung
- NumPy, Pandas und SciPy einsetzen
- Daten mit Matplotlib untersuchen
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
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
Was ist Deep Learning mit Python?
Deep Learning mit Python nutzt mehrschichtige neuronale Netze, um Muster aus Trainingsdaten abzuleiten. Python-Bibliotheken wie TensorFlow und Keras übernehmen Modellaufbau, Training und Auswertung. NumPy, Pandas und Matplotlib unterstützen die Aufbereitung und Analyse der Daten sowie die Darstellung der Modellleistung.
Was ist der Unterschied zwischen TensorFlow und Keras?
TensorFlow stellt Rechenoperationen, Datenpipelines und Funktionen für das Training neuronaler Netze bereit. Keras bietet eine übergeordnete API zum Erstellen, Trainieren und Auswerten der Modelle. In der Schulung wird Keras mit dem TensorFlow-Backend eingesetzt.
Was unterscheidet Deep Learning vom Python Machine Learning Grundkurs?
Der Machine-Learning-Grundkurs behandelt den breiteren Einstieg in Lernverfahren und Modellbewertung. Diese Schulung vertieft neuronale Netze, TensorFlow, Keras und Trainingsläufe für Bilder oder Texte. Fehlende ML-Grundlagen lassen sich vorab im Python Machine Learning Grundkurs aufbauen.
Welche Python-Kenntnisse brauche ich für den Deep Learning Kurs?
Gute Kenntnisse in Funktionen, Modulen, Kontrollstrukturen und Python-Datenstrukturen werden vorausgesetzt. Erste Erfahrung mit NumPy oder Pandas erleichtert den Einstieg. Zentrale mathematische Begriffe rund um Perzeptron, Gewichte, Bias und Lernrate werden im Seminar behandelt.
Kann ich die Deep Learning Python Schulung online besuchen?
Die Schulung kann je nach Termin als Live-Online- oder Präsenztraining gebucht werden. Präsenztermine werden in München und an weiteren deutschen Standorten angeboten. Das konkrete Format steht bei der jeweiligen Veranstaltung.
Ist die Deep Learning Schulung als Inhouse-Training buchbar?
Ein Inhouse-Training für dein Team ist möglich. Schwerpunkte, Übungsbeispiele und technische Rahmenbedingungen lassen sich vorab abstimmen. Ein passendes Angebot erhältst du auf Anfrage.
Erhalte ich nach der Schulung ein Zertifikat?
Ein offizielles Herstellerzertifikat ist nicht Bestandteil dieser Schulung. Welcher Teilnahmenachweis für den gebuchten Termin ausgestellt wird, klärst du am besten direkt bei der Anfrage.
Welche Vertiefung passt nach der Deep Learning Python Schulung?
Der PyTorch-Grundkurs zu MLP und CNN ergänzt das Wissen um ein weiteres Deep-Learning-Framework. Für Teams mit mehreren Teilnehmern oder speziellen Datenquellen können passende Lernpfade und Inhouse-Konditionen angefragt werden.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.
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