Deep Learning ohne Kompromisse
Wir haben bewusst auf traditionelle Lernmethoden verzichtet und stattdessen einen Ansatz entwickelt, der auf direkter Anwendung basiert. Hier lernt man nicht aus Lehrbüchern, sondern durch echte Experimente mit neuronalen Netzen, die sofort zeigen, was funktioniert und was nicht. Jeder Workshop ist so aufgebaut, dass Sie am Ende etwas Funktionierendes in den Händenhalten – kein theoretisches Konstrukt, sondern ein trainiertes Modell, das wirklich arbeitet.
Programm entdecken
Für regionale Bedürfnisse gemacht
Lokale Workshops
Unsere Räume in Stolzenau bieten eine ruhige Umgebung, in der Sie sich voll auf komplexe Themen konzentrieren können. Kleine Gruppen von maximal acht Teilnehmenden ermöglichen intensive Betreuung und direkten Austausch. Sie arbeiten mit Gleichgesinnten aus der Region, die ähnliche Herausforderungen kennen.
Flexible Zeitplanung
Wir wissen, dass nicht jeder frei nehmen kann oder möchte. Deshalb bieten wir Abend- und Wochenendtermine an, die sich mit Beruf und Familie vereinbaren lassen. Die Workshop-Zeiten werden mit den Teilnehmenden abgestimmt, sodass alle ohne Stress teilnehmen können.
Regionale Expertise
Unsere Trainer kennen die spezifischen Anforderungen lokaler Unternehmen und Institutionen. Sie bringen Erfahrungen aus regionalen Projekten mit und können konkrete Beispiele geben, die auf Ihre Situation passen. Das macht das Gelernte sofort anwendbar in Ihrem Arbeitsumfeld.
Wie Sie wirklich lernen
Datensätze verstehen und vorbereiten
Sie beginnen mit echten Daten – oft chaotisch und unvollständig, genau wie in der Realität. Gemeinsam analysieren Sie, welche Informationen relevant sind, wie man fehlende Werte behandelt und warum Normalisierung entscheidend ist. Diese Grundlagen sind wichtiger als jede Theorie, denn ohne saubere Daten funktioniert kein Modell.
Netzarchitekturen ausprobieren
Statt vorgefertigte Lösungen zu übernehmen, bauen Sie verschiedene Netzstrukturen selbst auf. Sie experimentieren mit unterschiedlichen Layern, Aktivierungsfunktionen und Hyperparametern. Dabei sehen Sie direkt, wie kleine Änderungen große Auswirkungen haben – und lernen, Entscheidungen bewusst zu treffen statt blind Tutorials zu folgen.
Training überwachen und optimieren
Das Modell zu trainieren ist nur der Anfang. Sie beobachten Metriken, erkennen Overfitting frühzeitig und passen Parameter an. Diese iterative Arbeit ist das Herzstück von Deep Learning – und genau hier entwickeln Sie das Gefühl dafür, wann ein Modell gut genug ist und wann weitere Optimierung nötig wird.
Ihr Lernfortschritt im Blick
Grundlagen schaffen
Erste Schritte mit einfachen Netzwerken und verständlichen Datensätzen
Komplexität steigern
Mehrschichtige Architekturen und anspruchsvollere Problemstellungen
Transfer Learning nutzen
Vortrainierte Modelle anpassen und für eigene Zwecke einsetzen
Eigene Projekte umsetzen
Selbstständige Entwicklung von Lösungen für reale Herausforderungen
Zugänglich für alle
Deep Learning sollte keine Frage des Hintergrunds sein. Wir haben unsere Programme so gestaltet, dass Menschen mit unterschiedlichen Vorkenntnissen und Lebenssituationen teilnehmen können. Ob Sie Quereinsteiger sind, nach einer Pause wieder einsteigen oder sich beruflich neu orientieren – hier finden Sie einen Platz.
Flexible Teilnahme
Unterstützung beim Lernen
Sicherheit für Ihre Investition
Geld-zurück-Garantie
Nach den ersten zwei Sitzungen entscheiden Sie, ob der Workshop zu Ihnen passt. Falls nicht, erstatten wir die volle Gebühr ohne Nachfragen. Das Risiko liegt bei uns, nicht bei Ihnen.
Lebenslanger Zugang
Alle Materialien, Code-Beispiele und Aufzeichnungen bleiben dauerhaft für Sie verfügbar. Sie können jederzeit zurückkehren, auffrischen oder vertiefen – ohne zeitliches Limit.
Kontinuierliche Updates
Deep Learning entwickelt sich schnell. Wir aktualisieren alle Inhalte regelmäßig und Sie erhalten automatisch Zugang zu neuen Versionen, Techniken und Tools – ohne zusätzliche Kosten.
Intensive Lernmethoden für schnellere Ergebnisse
Fokussierte Zeitblöcke
Anstatt wochenlanger Kurse arbeiten Sie in intensiven Vier-Stunden-Sessions. Diese Konzentration auf ein Thema führt zu tieferem Verständnis und besserer Merkfähigkeit. Pausen sind eingeplant, aber die Zeit wird effizient genutzt – keine endlosen Einführungsrunden oder unnötige Wiederholungen.
Peer-Learning einbauen
Sie arbeiten nicht nur alleine, sondern tauschen sich aktiv mit anderen Teilnehmenden aus. Wenn jemand ein Problem anders löst als Sie, lernen beide Seiten neue Perspektiven kennen. Diese Diskussionen sind oft wertvoller als frontale Erklärungen, weil sie echte Denkprozesse sichtbar machen.
Sofortiges Feedback
Jede Aufgabe wird direkt besprochen, während das Problem noch frisch in Ihrem Kopf ist. Sie müssen nicht tagelang auf Korrekturen warten oder sich fragen, ob Ihr Ansatz richtig war. Diese unmittelbare Rückmeldung beschleunigt das Lernen erheblich und verhindert, dass sich Fehler einschleichen.
Spaced Repetition nutzen
Wichtige Konzepte tauchen mehrfach in unterschiedlichen Kontexten auf. Sie trainieren ein Netz nicht nur einmal, sondern wenden die gleichen Prinzipien auf verschiedene Datensätze an. Diese Wiederholung mit Variation sorgt dafür, dass das Wissen langfristig haftet und Sie es flexibel einsetzen können.