Deep Learning Weiterbildung

Deep Learning gehört zu dem Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens. Die Forschung im Bereich des Deep Learning hat jedoch erst mit dem Beginn von Big Data richtig an Fahrt aufgenommen, und zwar mit Hilfe von Unternehmen.

Das Deep Learning oder intensive Lernen gehört zu den Methoden des maschinellen Lernens, die auf dem Erlernen von Datenmodellen basieren.

Deep Learning funktioniert in Schritten. In jedem Schritt werden falsche Antworten gelöscht und das System kehrt zu den vorherigen Schritten zurück, um sein Modell richtig zu parametrisieren. Nach und nach ordnet das Programm die Informationen in komplexere Gruppen um.

Wenn dieses Deep-Learning-Modell auf andere Fälle angewendet wird, ist es so in der Lage zu erkennen, ob es mit dem übereinstimmt, was es zuvor gelernt hat. Wenn das Programm zum Beispiel gelernt hat, ein Haus zu erkennen, kann es später sagen, ob auf einem Bild ein Haus zu sehen ist oder nicht.

Um ein Haus identifizieren zu können, muss der Algorithmus außerdem in der Lage sein, zwischen verschiedenen Arten von Häusern zu unterscheiden, was ein Haus ist und was nicht, und es aus jedem Winkel zu erkennen, aus dem es dem Algorithmus gezeigt wird.

Denn Deep Learning wird durch Erfahrungen perfektioniert und wird daher immer besser, je mehr neue Systeme es untersucht. Um dies zu erreichen, ist es wichtig, dass er so viele Trainings wie möglich absolviert.

Um auf das Beispiel mit dem Haus zurückzukommen, müssen ihm so viele Bilder von Häusern wie möglich gezeigt und Bilder eingefügt werden, die keine Häuser sind, damit er zwischen richtig und falsch unterscheiden kann. Diese Bilder werden dann in Daten umgewandelt und ins Netz gestellt. Der Algorithmus vergleicht dann diese Antwort mit den richtigen Antworten, die von Menschen gegeben wurden. Wenn die Antworten ähnlich sind, speichert das System diesen Erfolg im Speicher und kann ihn später verwenden, um Häuser ohne Fehler zu erkennen. Ist dies nicht der Fall, speichert das System den Fehler und passt den Algorithmus an, damit er nicht wieder auftritt. Dieser Vorgang wird viele, viele Male wiederholt, bis das System in der Lage ist, das Haus auf einem Foto immer wieder zu erkennen.

Einer der Hauptvorteile von Deep Learning ist die Qualität der Ergebnisse. Dank qualitativ hochwertiger Daten ermöglicht Deep Learning seinen Nutzer:innen, alltägliche Aufgaben viel leichter zu erledigen.

Es gibt auch andere Arten des Lernens, aber diese erfordern sehr oft den Einsatz von Menschen, um die Rohdaten zu analysieren und zusätzliche Informationen hinzuzufügen, damit die Vorhersagekraft des Algorithmus höher ist.

Im Gegensatz dazu ist es beim Deep Learning der Algorithmus selbst, der in der Lage ist, Daten zu identifizieren und in sein Lernmodell zu integrieren: Diese Eigenschaft macht seine Stärke aus. So ist es nicht notwendig, einen qualifizierten Menschen einzusetzen, um die Entwicklung seiner Funktionen zu gewährleisten, was einen echten wirtschaftlichen Gewinn darstellt.

Außerdem musste man früher selbst große Datenmengen einfügen, damit die Maschine lernen konnte. Mit Deep Learning ist diese Phase viel kürzer und das ist ein echter Vorteil: Unternehmen erhalten jeden Tag sehr große Datenmengen, aber diese Daten sind selten strukturiert. In diesem Sinne ist Deep Learning das einzige Verfahren, das in der Lage ist, verschiedene Quellen unstrukturierter Daten je nach Art der Aufgabe zu analysieren.

Schließlich ist die Aussage, dass Deep Learning für eine Massenproduktion zu teuer ist, nicht korrekt.

Denn immer mehr Dienste geben Unternehmen die Möglichkeit, auf bestehende Algorithmen zurückzugreifen, anstatt sie von Grund auf neu entwickeln zu müssen. Es sind diese Stärken, die es dem Deep Learning ermöglichen, sich in der Unternehmenswelt durchzusetzen.

So wird Deep Learning in vielen Bereichen eingesetzt, z. B. bei der Bilderkennung (damit kann Dein Handy beispielsweise Gesichter erkennen und Deine Fotos nach den darauf abgebildeten Personen sortieren), bei der automatischen Übersetzung, bei personalisierten Empfehlungen und bei Live-Chats.

Ein:e Expert:in für Deep Learning ist sowohl Forscher:in als auch Informatiker:in. Er entwickelt Computerprogramme, die denken und Aufgaben ausführen können, die von Menschen erledigt werden.

Ein:e Expert:in für Deep Learning analysiert zunächst die Funktionsweise des menschlichen Gehirns als Reaktion auf ein bestimmtes Problem. Dann werden komplexe und innovative Computerprogramme entworfen, die unstrukturierte Daten entschlüsseln und analysieren können, indem man sich auf innovative mathematische Modelle stützt.

Die Anwendungen von Deep Learning und künstlicher Intelligenz sind vielfältig und nahezu endlos: Bild- und Videoverarbeitung, sprachbezogene Anwendungen, prädiktive Analysen, Spiele, Automatisierung, Roboter, Gesundheit und Bioinformatik…

Ihre Entwicklung geht weiter und wird dank Big Data und der ständig steigenden Leistungsfähigkeit unserer Computer und Algorithmen immer intensiver. Laut Statista, der bekannten Website für Marktforschung, werden die größten Investitionen in KI bis 2025 in Anwendungen zur Bilderkennung, zur Verarbeitung natürlicher Sprache sowie in den Einsatz von Algorithmen zur Verbesserung der Finanzleistung und zur Verarbeitung medizinischer Daten fließen. Das bedeutet, dass ein:e Expert:in für Deep Learning eine große Zukunft vor sich hat.

Computer Vision und Natural Language Processing stehen an der Spitze dessen, was ein:e Ingenieur:in im Bereich Deep Learning und KI tut. In diesem Sinne bietet diese Weiterbildung die beste Möglichkeit, sich in einem Bereich zu spezialisieren, in dem es an Expert:innen mangelt.

Wenn Du heute künstliche Intelligenz entwickeln willst, musst Du verstehen, wie Deep Learning funktioniert und es beherrschen. Daher ist die Weiterbildung in Deep Learning zu einem wichtigen Pluspunkt auf dem Arbeitsmarkt geworden.

Laut einer aktuellen Umfrage von Deloitte glauben 96 % der Angestellten, dass KI ihre Organisation in weniger als 5 Jahren grundlegend verändern wird. Darüber hinaus beliefen sich die Investitionen in KI im Jahr 2020 auf rund 17 Milliarden US-Dollar und werden sich in den nächsten Jahren voraussichtlich verdoppeln.

Angesichts dieser Zahlen brauchen die Unternehmen neben den klassischen Datenwissenschaftler:innen auch hochqualifizierte Personen, die sich mit Deep-Learning-Themen beschäftigen. Aus diesem Grund haben wir den Kurs „Deep Learning Expert“ ins Leben gerufen, wobei wir uns vor Augen halten, dass sich dieser Bereich ständig verändern und weiterentwickeln wird.

Im Beruf des Data Scientists scheint es heute von größter Bedeutung zu sein, Deep Learning, seine Anwendung und seine Vorteile genau zu kennen. Tatsächlich wird von Data Scientists oft verlangt, dass sie in der Lage sind, Deep-Learning-Tools zu beherrschen, wie zum Beispiel Tensorflow und Keras. Es ist möglich, sich mit Hilfe von spezialisierten Fernkursen weiterzubilden. Aus diesem Grund hat DataScientest ein 40-stündiges Modul über Deep Learning in seine Weiterbildung zum Data Scientist aufgenommen.