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Grundlagen des Deep Learning

Teilnahmezertifikat von Spirit in Projects Foundation
3,6 / 4 8 Bewertungen aus Live-Online-Trainings

Sie denken gern analytisch, begeistern sich dafür, dass Maschinen lernen können und möchten daher das Potenzial von neuronalen Netzen und insbesondere Deep Learning kennenlernen? Wenn Sie alles rund um aktuelle Entwicklungen im Umfeld von Deep Learning erfahren möchten, dann freuen Sie sich auf dieses Training. Gemeinsam trainieren wir Systeme, die Aufgaben erlernen, um sie danach automatisch auszuführen.

AI Expert

Ihre Lernziele

Methoden des Machine Learnings verstehen
Aufbau und Funktionsweise von neuronalen Netzen kennenlernen
Deep Learning für das Trainieren von neuronalen Netzen anwenden
Anwendungsgebiete wie Mustererkennung, Bild- und Textverarbeitung und Objekterkennung verstehen und einsetzen
Tools und Plattformen für das Deep Learning einsetzen

Zielgruppe

Business Analyst Requirements Engineer Usability Expert Scrum Master AI Expert Project Manager Projektleiter Demand Manager Portfoliomanager IT-Projektleiter Testmanager Tester Test Automation Specialist Testingenieur Enterprise Architect System Architect Software Architect Software Designer Software Entwickler Product Owner und alle, die sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen möchten

Kursinhalt

1 1. Grundlagen
  • Was ist Machine Learning?
  • Der Unterschied von Machine Learning zu Artificial Intelligence und Data Science
2 2. Einführung in die methodischen Grundlagen
  • Unterschied zur traditionellen Software-Entwicklung
  • Komponenten von Machine Learning
3 3. Voraussetzungen für Machine Learning
  • Voraussetzungen an Daten
  • Voraussetzungen an die Vorhersagbarkeit
4 4. Lernansätze für Machine Learning
  • Supervised
  • Unsupervised
  • Reinforcement
5 5. Modellarten von Machine Learning
  • Decision Tree
  • Neural Networks
  • Regressionsanalyse
6 6. Deep Learning
  • Was ist ein künstliches Neuronales Netz?
  • Was ist Deep Learning?
  • Vorteile von Deep Learning
  • Einfache tiefe Neuronale Netze
  • Convolutional Neuronale Netze
  • GAN
  • Transformer
7 7. ML Plattformen und Technologien
  • Google TensorFlow
  • PyTorch
  • Repositories
  • ML Programmiersprachen

Zertifizierung

Für dieses Training erhalten Sie ein Teilnahmezertifikat von Spirit in Projects.

Mehr zu Zertifizierungen

Nach dem Kurs empfehlen wir

Kurs auf einen Blick

  • Zertifizierung Teilnahmezertifikat von Spirit in Projects
  • Level Foundation
  • Dauer 2 Tage
  • Frühbucherpreis EUR 1.390,-- exkl. MwSt. Normalpreis EUR 1.490,-- exkl. MwSt. exkl. Prüfungsgebühr

AI Expert

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Grundlagen des Deep Learning

Zeitraum Code Ort Kurssprache Dauer Preis Termin buchen
 –  IT 11 Wien Deutsch 2 Tage EUR 1.390,-- exkl. MwSt.
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 –  IT 11 Frankfurt Deutsch 2 Tage EUR 1.390,-- exkl. MwSt.
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 –  IT 11 Webinar Deutsch 2 Tage EUR 1.390,-- exkl. MwSt.
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 –  IT 11 Frankfurt Deutsch 2 Tage EUR 1.390,-- exkl. MwSt.
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 –  IT 11 Webinar Deutsch 2 Tage EUR 1.390,-- exkl. MwSt.
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 –  IT 11 Wien Deutsch 2 Tage EUR 1.390,-- exkl. MwSt.
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 –  IT 11 Webinar Deutsch 2 Tage EUR 1.390,-- exkl. MwSt.
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 –  IT 11 Frankfurt Deutsch 2 Tage EUR 1.390,-- exkl. MwSt.
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 –  IT 11 Webinar Deutsch 2 Tage EUR 1.390,-- exkl. MwSt.
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IT 11 · Wien · Deutsch · 2 Tage
EUR 1.390,-- exkl. MwSt. (Frühbucherpreis)
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IT 11 · Frankfurt · Deutsch · 2 Tage
EUR 1.390,-- exkl. MwSt. (Frühbucherpreis)
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IT 11 · Webinar · Deutsch · 2 Tage
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IT 11 · Frankfurt · Deutsch · 2 Tage
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IT 11 · Webinar · Deutsch · 2 Tage
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IT 11 · Wien · Deutsch · 2 Tage
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Teilnehmerbewertungen

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8 Bewertungen

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Stand 09/2026, monatlich aktualisiert.


Erhoben wird nach jedem Live-Online-Training im Teilnehmerbereich: freiwillig und nur von angemeldeten Teilnehmern. Veröffentlicht wird ausschließlich der Durchschnitt dieser einen Frage — einzelne Bewertungen, Namen und Freitextantworten bleiben intern und werden nicht veröffentlicht.

Angezeigt wird ein Wert erst ab 5 Bewertungen aus mindestens 2 Durchführungen. Präsenztermine werden derzeit nicht bewertet.

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