Ausbildung zum Deep Learning Engineer

Deep Learning Algorithmen finden bereits in unterschiedlichen Wirtschaftsbereichen und im Alltag Anwendung, zum Beispiel im Bereich autonomes Fahren, Sprach- und Texterkennung, optische Fehlererkennung sowie Online-Produktempfehlungen. Sie sind aktuell die bedeutendste und stärkste Algorithmusklasse im Bereich Machine Learning. Es sind bereits zahlreiche Frameworks zur Umsetzung und Arbeit mit Neuronalen Netzen auf dem Markt verfügbar, mit denen Anwendern die Analyse von Daten mittels Deep Learning erleichtert wird. Keras (TensorFlow) ist aktuell das beliebteste Framework in der europäischen Industrie, da es sich durch seine Einfachheit und Mächtigkeit auszeichnet. Die dahinterstehende Open Source Community entwickelt das Framework stetig weiter und ermöglicht somit immer größere Möglichkeiten der Nutzbarkeit für Unternehmen.

In diesem Zertifikatslehrgang erhalten die Teilnehmenden eine umfassende Einführung in die praktische Anwendung von Deep Learning im Bereich Bild-, Text- und Zeitreihendaten. Der Lehrgang orientiert sich dabei auf die Schwerpunkte Datenaufbereitung, Überwachung vom Training und dem finalen Deployment (Einsatz/ Übertragung). Er ist sehr praktisch orientiert, sodass die Teilnehmenden während des Lehrgangs selbst programmieren und Deep Learning Algorithmen auf einer eigenen GPU trainieren. Am Ende des Lehrgangs sind die Teilnehmenden in der Lage, selbstständig Deep Learning Anwendungen auf Daten Ihres Unternehmens zu trainieren und zu testen, um somit neue Wertschöpfungspotentiale zu generieren.

Der Lehrgang richtet sich an Interessenten, die einen kompakten und praxisorientierten Einstieg in die unmittelbare Anwendung von Deep Learning Algorithmen erhalten möchten, insbesondere angehende Data Scientists, Data Engineers, Data Analysts, Business Intelligence Analysts, angehende Machine Learning (ML) Engineers, DL/ML Entwicklungsingenieure, Medizintechniker, Informatiker, Softwareentwickler im autonomen Fahren, Applied DL/ML Engineer (Perception/DL).

Ziele des Lehrgangs:

- Der Lehrgang bietet einen optimalen Mix aus Theorie und Praxis. Durch das erlernte Wissen mit Keras sind Teilnehmende anschließend in der Lage, selbstständig Deep Learning-Anwendungen zu trainieren.

- Teilnehmenden wird aufgezeigt, wie sie potenzielle Anwendungsfälle Im Unternehmenskontext detektieren und als Projekte initiieren.

- Jeder Teilnehmende erhält eine eigens eingerichtete state of the art NVIDIA GPU in der Cloud und lernt so unmittelbar, was beim Trainieren auf einer GPU beachten werden muss. Zwischen allen Modulen sind 100h an GPU Übungszeit inklusive.

- Die Referenten stehen den Teilnehmern auch zwischen den Modulen bei konkreten Fragestellungen zur Verfügung (Q&A Sessions).

- Die Teilnehmenden lernen von Top-Referenten aus Wirtschaft und Forschung mit langjähriger Berufserfahrung im Bereich KI und Data Analytics.