Lernprogramm für Deep Learning Techniken praxisnah verstehen
Entwickeln Sie konkrete Fähigkeiten in neuronalen Netzen und modernen Architekturen. Dieser Workshop verbindet theoretische Grundlagen mit direkter Anwendung.
Aufbau des Programms
Das Lernprogramm gliedert sich in drei aufeinander aufbauende Module. Jedes Modul kombiniert theoretische Einführungen mit praktischen Übungen. Sie arbeiten mit echten Datensätzen und entwickeln funktionierende Modelle, die Sie in Ihren eigenen Projekten anwenden können. Der Fokus liegt auf konkreten Techniken, die sich bewährt haben.
Grundlagen neuronaler Netze
Sie lernen die Mechanik von Neuronen, Aktivierungsfunktionen und Backpropagation kennen. Nach diesem Modul können Sie einfache Feedforward-Netze selbst implementieren und verstehen, wie Gewichte angepasst werden.
- Perzeptron und mehrschichtige Architekturen
- Gradientenabstieg und Optimierungsverfahren
- Regularisierungstechniken gegen Overfitting
- Praktische Implementierung in PyTorch
Convolutional Neural Networks
Dieses Modul konzentriert sich auf Bildverarbeitung. Sie bauen CNNs für Klassifikationsaufgaben und lernen, wie Filter arbeiten. Transfer Learning mit vortrainierten Modellen wird ebenfalls behandelt.
- Faltungsschichten und Pooling-Operationen
- Beliebte Architekturen wie ResNet und VGG
- Data Augmentation für bessere Generalisierung
- Feinabstimmung vortrainierter Modelle
Sequenzmodelle und Attention
Im dritten Modul arbeiten Sie mit zeitlichen Daten. RNNs, LSTMs und Transformer-Architekturen werden praktisch angewendet. Sie trainieren Modelle für Textverarbeitung und Zeitreihenanalyse.
- Recurrent Neural Networks und Vanishing Gradients
- LSTM und GRU für lange Abhängigkeiten
- Attention-Mechanismen und Self-Attention
- Transformer-Modelle für NLP-Anwendungen
Ihr Lernweg im Detail
Vorbereitung und Umgebung
Sie richten Ihre Entwicklungsumgebung ein und lernen die wichtigsten Bibliotheken kennen. Wir beginnen mit Python-Grundlagen, die für Deep Learning relevant sind, und installieren PyTorch. Sie erstellen Ihr erstes Notebook und verstehen den typischen Workflow von der Datenladung bis zur Modellbewertung.
Kernmodule durcharbeiten
Sie durchlaufen die drei Hauptmodule sequenziell. Jedes Modul umfasst Videolektionen, Code-Beispiele zum Nachvollziehen und eigenständige Programmieraufgaben. Sie erhalten Feedback zu Ihren Implementierungen und können Fragen in Live-Sessions stellen. Die Progression ist strukturiert – neue Konzepte bauen auf bereits Gelerntem auf.
Abschlussprojekt entwickeln
Sie wählen ein reales Problem aus Ihrem Interessengebiet und entwickeln eine Deep-Learning-Lösung von Anfang bis Ende. Das umfasst Datenvorbereitung, Modellauswahl, Training, Evaluation und Dokumentation. Sie präsentieren Ihre Ergebnisse der Gruppe und erhalten konstruktives Feedback von Peers und Betreuern.
Bereit, konkrete Fähigkeiten zu entwickeln?
Deep Learning erscheint komplex, aber die Grundprinzipien sind erlernbar. Dieser Workshop gibt Ihnen die Werkzeuge, um selbstständig Modelle zu bauen und zu trainieren. Sie arbeiten mit echten Problemen und erhalten direktes Feedback auf Ihre Lösungen.
- Vollständiger Zugang zu allen Modulen und Materialien für 12 Monate
- Wöchentliche Live-Sessions für Fragen und Vertiefung
- Umfangreiche Code-Beispiele und vorkonfigurierte Notebooks
- Individuelle Unterstützung bei Ihrem Abschlussprojekt
- Austausch mit anderen Teilnehmenden in der Community
Praktischer Fokus
Sie schreiben Code von der ersten Woche an. Theorie wird nur soweit behandelt, wie sie zum Verständnis der Implementierung nötig ist.
Eigenes Tempo
Die Inhalte sind asynchron verfügbar. Sie entscheiden, wann und wie schnell Sie durcharbeiten möchten.
Echte Datasets
Alle Übungen nutzen reale Daten aus verschiedenen Bereichen. Sie lernen auch, mit unvollständigen oder verrauschten Daten umzugehen.
Community-Support
Tauschen Sie sich mit anderen Lernenden aus, teilen Sie Lösungsansätze und profitieren Sie von verschiedenen Perspektiven.