Du hast Fragen? Wir haben Antworten! - Bald findet unser nächster Tag der offenen Tür statt!
Nutzung der Keras- und Tensorflow-Bibliotheken zur Vorverarbeitung und Steigerung von Daten sowie zur Konzeption und Optimierung einer Lösung für künstliche Intelligenz.
Wandle Daten so um, dass sie in Form und Inhalt verwertbar sind.
Die Hauptmerkmale eines neuronalen Netzes anhand eines strukturierten Datensatzes oder von Bildern identifizieren.
Für die Finanzierung Deiner Weiterbildung zum Deep Learning Engineer kannst Du zwischen mehreren Optionen wählen.
Als Arbeitnehmer:in kannst Du mit Deinem Arbeitgeber die Möglichkeit der teilweisen oder gänzlichen Finanzierung Deiner Weiterbildung besprechen.
Alternativ kannst Du die Kosten der Weiterbildung aber auch selbst tragen. Falls Du den gesamten Betrag nicht auf einmal stemmen kannst, besteht für Dich ebenfalls die Möglichkeit der Ratenzahlung. Dadurch kannst Du bereits ab 375 € pro Monat mit Deiner Data Weiterbildung beginnen.
Möchtest Du herausfinden, was hinter einer Gesichtserkennung und einem autonom selbstfahrenden Auto steckt?
Möchtest Du verstehen, wie Alexa oder Siri funktionieren und Deinen eigenen Analyse-Algorithmus implementieren?
Patricia Jan, Data Scientist und Alumni von DataScientest, erzählt Euch heute in einem Video, ihre Erfahrungen der Weiterbildung und welche Rolle Data in ihrem Alltag spielt!
🎉 Möchtest auch Du mit einem unserer Kurse durchstarten? Jeden Monat werden starten neue Kurse und gute Nachrichten: Wir haben gerade den MLOps-Kurs gestartet, um die Weiterbildung zum Data Scientist zu erweitern!
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.
Der Lehrplan arbeitet mit Blöcken, die in verschiedene Module aufgeteilt sind, die Dir helfen, die Fähigkeiten zu beherrschen, die für die Arbeit als Expert:in für Deep Learning erforderlich sind.
Nach mehreren verschiedenen Umfragen, die wir mit unseren verschiedenen Communities durchgeführt haben, haben unsere Expert:innen einen Kurs zusammengestellt, der genau den Zielen der Personalverantwortlichen entspricht.
Während der Weiterbildung sind unsere beiden Kurse (NLP und Computer Vision) auf insgesamt 100 Stunden in jeweils 2 Teilen aufgeteilt. 85 % der Arbeit findet über eine Online-Plattform für persönliches Coaching (asynchron) statt. Die restlichen 15 % werden in Form von Live-Masterclasses mit Vorlesungen von unserem Lehrpersonal abgehalten.
Außerdem erhälst Du während des Kurses ein Projekt, an dem Du arbeiten wirst, um Deine erworbenen Fähigkeiten zu validieren. Dieses wird es Dir ermöglichen, am Ende des Kurses voll einsatzfähig zu sein.
Der Kurs wird als fortlaufender Kurs angeboten, der 10 Arbeitsstunden pro Woche beansprucht. Vereinbare einen Termin, um mehr darüber zu erfahren.
Ja, klar! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Dozierenden, die das Programm auch entworfen haben? Sie stehen für theoretische sowie praktische Fragen zur Verfügung und sind pädagogisch geschult.
Sie verfolgen die Fortschritte der Teilnehmenden ganz genau, damit niemand zurückbleibt oder die Motivation verliert. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht mehr in die Lernplattform einloggst, werden Deine Dozierenden Dich kontaktieren und Dich wieder zurück ins Boot holen: Wir lassen Dich nicht allein!
Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen ebenfalls von unseren qualifizierten Dozierenden per Hand korrigiert: Dadurch haben die Teilnehmenden ein Höchstmaß an Freiheit hinsichtlich der Einteilung ihrer Lernzeiten. Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine persönliche Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!
Während Deiner Weiterbildung und Deinem Kompetenzerwerb wirst Du ein Praxisprojekt leiten.
Dieses Projekt kann aus unserem Katalog stammen, der aus verschiedenen Themen besteht, technische Probleme von Unternehmen beinhaltet und reichhaltige und komplexe Daten verwendet. Du darfst auch Dein eigenes Projekt vorschlagen, solange die Daten zugänglich sind und unser Lehrteam das Projekt genehmigt. Natürlich ist es schwieriger und konkreter: es sind keine bereinigten Daten, keine vortrainierten Modelle. Jedoch sind unsere Dozierenden da, um Dir bei jedem Schritt dieses Projekts zu helfen.
Dies ist ein äußerst effektiver Weg, um die Theorie in die Praxis umzusetzen, damit Du die im Kurs behandelten Themen anwendest.
Ein solches Projekt wird von den Unternehmen sehr geschätzt, weil es die Qualität der Weiterbildung und die erworbenen Fachkenntnisse gewährleistet. Dabei geht es nicht nur um technische Kenntnisse, sondern auch um Soft Skills:
Das Projekt ist also ein wichtiger Bestandteil Deiner Weiterbildung und Du wirst einen großen Teil der Zeit in die Durchführung dieser Aufgabe investieren: Mindestens ein Drittel Deiner Zeit wird in dieses Projekt fließen.
Jeder Schritt des Projekts stellt einen neuen Aspekt in den Vordergrund, der in der Weiterbildung behandelt wird. Dabei wirst Du von Deiner Betreuerin oder Deinem Betreuer begleitet, um Deinen Fortschritt und Dein Verständnis während des gesamten Kurses zu gewährleisten.
Laut Datenmanager:innen von 30 der führenden französischen Aktiengesellschaften ist es für Data Scientists wichtiger, sowohl mündlich als auch schriftlich kommunizieren zu können, als die gesamten Geschäftsabläufe des Unternehmens zu meistern.
Deshalb werden bei uns auch die folgenden Soft Skills trainiert:
Mit dem Absolvieren unserer Weiterbildung zum Deep Learning Expert:in bekommst Du ein Zertifikat über das erfolgreiche Absolvieren der Weiterbildung von uns.
DataScientest genießt als B2B-Marktführer im Bereich Data Science Weiterbildungen einen hohen Bekanntheitsgrad bei Unternehmen, die DataScientest mit der Fortbildung ihrer Teams im Bereich Data Science beauftragen. Dieses Vertrauen gewährleistet die Anerkennung unserer Zertifikate.
Jobs im Bereich künstliche Intelligenz, insbesondere Expert:innen für Deep Learning, sind bei Personalvermittler:innen sehr begehrt.
Es besteht derzeit ein großer Bedarf an qualifizierten Expert:innen. Große Unternehmen werden sich zunehmend bewusst, wie wichtig diese Expert:innen sind, um sicherzustellen, dass die Daten richtig verarbeitet werden.
Heutzutage kämpft jeder Sektor um die besten Talente im Bereich Deep Learning. Anwendungen der künstlichen Intelligenz werden in allen Bereichen eingesetzt, von der Bildung über das Gesundheitswesen sogar bis hin zur Industrie oder Informatik. Die Verwendungszwecke sind vielfältig, Bild- und Spracherkennung, Risikomanagement, Betrugsprävention, Kundenwissen usw.
Da die Weiterbildung Experte für Deep Learning noch nicht lange besteht, haben wir keine genauen Zahlen über den Berufseinstieg. Es wird jedoch erwartet, dass der Kurs demselben Trend folgt wie unsere anderen Kurse (wenn du mehr darüber erfahren möchtest, klicke hier) und daher eine durchschnittliche Beschäftigungsquote von 85 % aufweist.
Deep Learning ist kein leicht zu beherrschendes Tool. Um an diesem Kurs teilzunehmen, gibt es zwei Möglichkeiten. Entweder hast Du unsere Data Scientist-Weiterbildung absolviert (Du bist interessiert? Dann klicke hier) oder Du hast durch andere akademische und berufliche Erfahrungen Programmierkenntnisse in Python und Machine Learning erworben.
Das bedeutet, dass Du Data Scientist sein musst und vor allem Python beherrschen solltest. Darüber hinaus ist es von Vorteil, wenn Du die meisten Machine-Learning-Bibliotheken kennst und verstehst und über ein Mindestmaß an Grundkenntnissen im Bereich Deep Learning verfügst.
Wenn Du denkst, dass Du eine Auffrischung benötigst oder nicht alle notwendigen Voraussetzungen
beherrschst, keine Panik, unser Kerncurriculum ist dafür gedacht! Im Vorfeld des Kurses hast Du die Möglichkeit, an einem gemeinsamen Grundkurs teilzunehmen, der Dir alle notwendigen Grundlagen vermittelt, um unseren Kurs in Deep Learning zu absolvieren.
Meinst Du, dass Du die nötigen Voraussetzungen mitbringst und möchtest mehr über den Kurs erfahren? Sprich mit einem unserer Berater:innen.
Der erste Schritt wäre, einen Termin mit unseren Berater:innen zu vereinbaren. Sie sind aufmerksam, hören Dir zu und beantworten alle Deine Fragen und Anliegen.
Du kannst einen Anruf mit einem der Teammitglieder:innen vereinbaren.
Das Team wird mit Dir Deine Motivation besprechen und die für Dich passende Finanzierungsmöglichkeit finden.
Anschließend wirst Du einen Aufnahmetest absolvieren, mit dem wir überprüfen können, ob Du die Voraussetzungen für die Deep Learning-Weiterbildung mitbringst. Der Test wird ein zeitlich begrenzter technischer Test sein, der technisches und theoretisches Wissen umfasst.
Während des gesamten Prozesses hast Du keine finanziellen Verpflichtungen gegenüber DataScientest und Du kannst den Prozess jederzeit beenden. Sobald
diese Schritte von DataScientest
bestätigt wurden, kannst Du in die nächste Kohorte aufgenommen werden.
DataScientest ist die einzige Organisation, die ein Fernstudium anbietet, das auch hybrid ist. Unsere Kurse finden online in synchroner und asynchroner Form statt mit der Besonderheit, dass es auch Live-Sessions gibt. Das bedeutet, dass 85 % des Lernens auf der gecoachten Plattform und 15 % in Videokonferenzen, sogenannten Masterclasses, stattfinden, um Flexibilität und eine gute Disziplin beim Lernen zu kombinieren.
Es ist eine wohlüberlegte Entscheidung, die unsere Pädagogik motiviert, um das Lernen motiviert zum Abschluss zu bringen.
Entdecke unsere Lernmethode in 2 Minuten mit diesem Video.
Je nachdem, welche Module Du wählst, wirst Du Deine Kompetenzen in Natural Language Processing und/oder Computer Vision erweitern. Diese Fähigkeiten sind für die Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz von Bedeutung und gehören zu den am meisten gesuchten Fähigkeiten auf dem Markt. Das bedeutet, dass du in den Bereichen KI-Forschung und -Entwicklung, Deep Learning und allgemein als erfahrener Data Scientist arbeiten kannst.
Kontaktiere uns über diesen Link, um weitere Informationen und Details über Deine mögliche Karriere nach diesem Kurs zu erhalten.
Um den Kontakt zu halten und den Teilnehmenden die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat DataScientest eine Gruppe von Alumni auf LinkedIn eingerichtet, die Informationen zu verschiedenen Data Science-Themen teilen und austauschen.
Darüber hinaus verschicken unsere Data Scientists regelmäßig Newsletter. Diese sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen aus dem Bereich Data Science.
Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt und Neues aus dem Bereich Data Science besprochen.
Hier haben die Absolvierenden die Möglichkeit, sich untereinander zu vernetzen und auszutauschen.
Am Anfang begleitete DataScientest Unternehmen bei ihrem digitalen Wandel. Dadurch sind enge Beziehungen zu Großunternehmen (Allianz, BNP Paribas, AXA, Orange, Stellantis uvm.) entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.
Diese Großunternehmen haben uns dazu motiviert, unser Produktangebot auf Privatkund:innen zu erweitern. Dadurch wollen wir den Mangel an kompetenten Fachkräften in dieser Branche verringern.
Auf Grundlage unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, die unseren Alumni den beruflichen (Wieder)einstieg erleichtern. Wir organisieren regelmäßig Rekrutierungsmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten. Alle unsere Partnerunternehmen haben sich außerdem dazu engagiert, unsere Teilnehmenden in ihren Einstellungsprozess einzubeziehen: Neben der Hilfe bei der Erstellung Deines Lebenslaufs und der Simulation von Vorstellungsgesprächen bieten wir ebenfalls Unterstützung bei der Vorbereitung für Einstellungstests an, damit Du Deinen Traumjob im Bereich Data Science findest.
DataScientest wird alle Möglichkeiten der Anpassung (Pädagogik, Material, technische und menschliche Mittel) analysieren, um Deine Behinderung zu kompensieren und Dir zu ermöglichen, Deine Weiterbildung unter den besten Bedingungen zu absolvieren. Du kannst bei Fragen bezüglich deiner Situation unsere Referentin Mathilde Venchiarutti kontaktieren: mathilde.v@datascientest.com.
Am Anfang Deiner Weiterbildung erhältst Du Zugang zu unserer Plattform für Career Services.
Du kannst jederzeit darauf zugreifen – auch nach Abschluss Deiner Weiterbildung.
Morgane und Estelle, unsere Career Managerinnen, sind während Deiner gesamten Weiterbildung für Dich da. Gerne kannst Du einen Termin mit einer von ihnen vereinbaren. Sie werden Dich begleiten und Deine Fragen zu Deiner Karriereplanung beantworten. Darüber hinaus bieten wir Dir:
Zu diesen Themen kommen weitere Workshops hinzu, die je nach Deinen Bedürfnissen festgelegt werden. Außerdem werden konkrete Maßnahmen ergriffen, um Dich bei der Jobsuche zu unterstützen: eine von DataScientest mit seinen Partnerunternehmen organisierte Recruitingmesse, Organisation von Webinaren mit Data Expert:innen, Kommunikationsmaßnahmen zur Steigerung Deiner Sichtbarkeit (Lebenslauf-Wettbewerb, DataDays, Projektartikel im Blog und in externen Referenzmedien).
Um sämtliche Aktivitäten von DataScientest im Bereich Karrieremanagement zu sehen, klicke auf diesen Link.
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.
Der Lehrplan arbeitet mit Blöcken, die in verschiedene Module aufgeteilt sind, die Dir helfen, die Fähigkeiten zu beherrschen, die für die Arbeit als Expert:in für Deep Learning erforderlich sind.
Nach mehreren verschiedenen Umfragen, die wir mit unseren verschiedenen Communities durchgeführt haben, haben unsere Expert:innen einen Kurs zusammengestellt, der genau den Zielen der Personalverantwortlichen entspricht.
Während der Weiterbildung sind unsere beiden Kurse (NLP und Computer Vision) auf insgesamt 100 Stunden in jeweils 2 Teilen aufgeteilt. 85 % der Arbeit findet über eine Online-Plattform für persönliches Coaching (asynchron) statt. Die restlichen 15 % werden in Form von Live-Masterclasses mit Vorlesungen von unserem Lehrpersonal abgehalten.
Außerdem erhälst Du während des Kurses ein Projekt, an dem Du arbeiten wirst, um Deine erworbenen Fähigkeiten zu validieren. Dieses wird es Dir ermöglichen, am Ende des Kurses voll einsatzfähig zu sein.
Der Kurs wird als fortlaufender Kurs angeboten, der 10 Arbeitsstunden pro Woche beansprucht. Vereinbare einen Termin, um mehr darüber zu erfahren.
Ja, klar! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Dozierenden, die das Programm auch entworfen haben? Sie stehen für theoretische sowie praktische Fragen zur Verfügung und sind pädagogisch geschult.
Sie verfolgen die Fortschritte der Teilnehmenden ganz genau, damit niemand zurückbleibt oder die Motivation verliert. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht mehr in die Lernplattform einloggst, werden Deine Dozierenden Dich kontaktieren und Dich wieder zurück ins Boot holen: Wir lassen Dich nicht allein!
Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen ebenfalls von unseren qualifizierten Dozierenden per Hand korrigiert: Dadurch haben die Teilnehmenden ein Höchstmaß an Freiheit hinsichtlich der Einteilung ihrer Lernzeiten. Wir bei DataScientest sind davon überzeugt, dass nur eine persönliche Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!
Während Deiner Weiterbildung und Deinem Kompetenzerwerb wirst Du ein Praxisprojekt leiten.
Dieses Projekt kann aus unserem Katalog stammen, der aus verschiedenen Themen besteht, technische Probleme von Unternehmen beinhaltet und reichhaltige und komplexe Daten verwendet. Du darfst auch Dein eigenes Projekt vorschlagen, solange die Daten zugänglich sind und unser Lehrteam das Projekt genehmigt. Natürlich ist es schwieriger und konkreter: es sind keine bereinigten Daten, keine vortrainierten Modelle. Jedoch sind unsere Dozierenden da, um Dir bei jedem Schritt dieses Projekts zu helfen.
Dies ist ein äußerst effektiver Weg, um die Theorie in die Praxis umzusetzen, damit Du die im Kurs behandelten Themen anwendest.
Ein solches Projekt wird von den Unternehmen sehr geschätzt, weil es die Qualität der Weiterbildung und die erworbenen Fachkenntnisse gewährleistet. Dabei geht es nicht nur um technische Kenntnisse, sondern auch um Soft Skills:
Das Projekt ist also ein wichtiger Bestandteil Deiner Weiterbildung und Du wirst einen großen Teil der Zeit in die Durchführung dieser Aufgabe investieren: Mindestens ein Drittel Deiner Zeit wird in dieses Projekt fließen.
Jeder Schritt des Projekts stellt einen neuen Aspekt in den Vordergrund, der in der Weiterbildung behandelt wird. Dabei wirst Du von Deiner Betreuerin oder Deinem Betreuer begleitet, um Deinen Fortschritt und Dein Verständnis während des gesamten Kurses zu gewährleisten.
Laut Datenmanager:innen von 30 der führenden französischen Aktiengesellschaften ist es für Data Scientists wichtiger, sowohl mündlich als auch schriftlich kommunizieren zu können, als die gesamten Geschäftsabläufe des Unternehmens zu meistern.
Deshalb werden bei uns auch die folgenden Soft Skills trainiert:
Mit dem Absolvieren unserer Weiterbildung zum Deep Learning Expert:in bekommst Du ein Zertifikat über das erfolgreiche Absolvieren der Weiterbildung von uns.
DataScientest genießt als B2B-Marktführer im Bereich Data Science Weiterbildungen einen hohen Bekanntheitsgrad bei Unternehmen, die DataScientest mit der Fortbildung ihrer Teams im Bereich Data Science beauftragen. Dieses Vertrauen gewährleistet die Anerkennung unserer Zertifikate.
Jobs im Bereich künstliche Intelligenz, insbesondere Expert:innen für Deep Learning, sind bei Personalvermittler:innen sehr begehrt.
Es besteht derzeit ein großer Bedarf an qualifizierten Expert:innen. Große Unternehmen werden sich zunehmend bewusst, wie wichtig diese Expert:innen sind, um sicherzustellen, dass die Daten richtig verarbeitet werden.
Heutzutage kämpft jeder Sektor um die besten Talente im Bereich Deep Learning. Anwendungen der künstlichen Intelligenz werden in allen Bereichen eingesetzt, von der Bildung über das Gesundheitswesen sogar bis hin zur Industrie oder Informatik. Die Verwendungszwecke sind vielfältig, Bild- und Spracherkennung, Risikomanagement, Betrugsprävention, Kundenwissen usw.
Da die Weiterbildung Experte für Deep Learning noch nicht lange besteht, haben wir keine genauen Zahlen über den Berufseinstieg. Es wird jedoch erwartet, dass der Kurs demselben Trend folgt wie unsere anderen Kurse (wenn du mehr darüber erfahren möchtest, klicke hier) und daher eine durchschnittliche Beschäftigungsquote von 85 % aufweist.
Deep Learning ist kein leicht zu beherrschendes Tool. Um an diesem Kurs teilzunehmen, gibt es zwei Möglichkeiten. Entweder hast Du unsere Data Scientist-Weiterbildung absolviert (Du bist interessiert? Dann klicke hier) oder Du hast durch andere akademische und berufliche Erfahrungen Programmierkenntnisse in Python und Machine Learning erworben.
Das bedeutet, dass Du Data Scientist sein musst und vor allem Python beherrschen solltest. Darüber hinaus ist es von Vorteil, wenn Du die meisten Machine-Learning-Bibliotheken kennst und verstehst und über ein Mindestmaß an Grundkenntnissen im Bereich Deep Learning verfügst.
Wenn Du denkst, dass Du eine Auffrischung benötigst oder nicht alle notwendigen Voraussetzungen
beherrschst, keine Panik, unser Kerncurriculum ist dafür gedacht! Im Vorfeld des Kurses hast Du die Möglichkeit, an einem gemeinsamen Grundkurs teilzunehmen, der Dir alle notwendigen Grundlagen vermittelt, um unseren Kurs in Deep Learning zu absolvieren.
Meinst Du, dass Du die nötigen Voraussetzungen mitbringst und möchtest mehr über den Kurs erfahren? Sprich mit einem unserer Berater:innen.
Der erste Schritt wäre, einen Termin mit unseren Berater:innen zu vereinbaren. Sie sind aufmerksam, hören Dir zu und beantworten alle Deine Fragen und Anliegen.
Du kannst einen Anruf mit einem der Teammitglieder:innen vereinbaren.
Das Team wird mit Dir Deine Motivation besprechen und die für Dich passende Finanzierungsmöglichkeit finden.
Anschließend wirst Du einen Aufnahmetest absolvieren, mit dem wir überprüfen können, ob Du die Voraussetzungen für die Deep Learning-Weiterbildung mitbringst. Der Test wird ein zeitlich begrenzter technischer Test sein, der technisches und theoretisches Wissen umfasst.
Während des gesamten Prozesses hast Du keine finanziellen Verpflichtungen gegenüber DataScientest und Du kannst den Prozess jederzeit beenden. Sobald
diese Schritte von DataScientest
bestätigt wurden, kannst Du in die nächste Kohorte aufgenommen werden.
DataScientest ist die einzige Organisation, die ein Fernstudium anbietet, das auch hybrid ist. Unsere Kurse finden online in synchroner und asynchroner Form statt mit der Besonderheit, dass es auch Live-Sessions gibt. Das bedeutet, dass 85 % des Lernens auf der gecoachten Plattform und 15 % in Videokonferenzen, sogenannten Masterclasses, stattfinden, um Flexibilität und eine gute Disziplin beim Lernen zu kombinieren.
Es ist eine wohlüberlegte Entscheidung, die unsere Pädagogik motiviert, um das Lernen motiviert zum Abschluss zu bringen.
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Je nachdem, welche Module Du wählst, wirst Du Deine Kompetenzen in Natural Language Processing und/oder Computer Vision erweitern. Diese Fähigkeiten sind für die Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz von Bedeutung und gehören zu den am meisten gesuchten Fähigkeiten auf dem Markt. Das bedeutet, dass du in den Bereichen KI-Forschung und -Entwicklung, Deep Learning und allgemein als erfahrener Data Scientist arbeiten kannst.
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Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten zum Nutzen aller geteilt und Neues aus dem Bereich Data Science besprochen.
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Am Anfang begleitete DataScientest Unternehmen bei ihrem digitalen Wandel. Dadurch sind enge Beziehungen zu Großunternehmen (Allianz, BNP Paribas, AXA, Orange, Stellantis uvm.) entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.
Diese Großunternehmen haben uns dazu motiviert, unser Produktangebot auf Privatkund:innen zu erweitern. Dadurch wollen wir den Mangel an kompetenten Fachkräften in dieser Branche verringern.
Auf Grundlage unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, die unseren Alumni den beruflichen (Wieder)einstieg erleichtern. Wir organisieren regelmäßig Rekrutierungsmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten. Alle unsere Partnerunternehmen haben sich außerdem dazu engagiert, unsere Teilnehmenden in ihren Einstellungsprozess einzubeziehen: Neben der Hilfe bei der Erstellung Deines Lebenslaufs und der Simulation von Vorstellungsgesprächen bieten wir ebenfalls Unterstützung bei der Vorbereitung für Einstellungstests an, damit Du Deinen Traumjob im Bereich Data Science findest.
DataScientest wird alle Möglichkeiten der Anpassung (Pädagogik, Material, technische und menschliche Mittel) analysieren, um Deine Behinderung zu kompensieren und Dir zu ermöglichen, Deine Weiterbildung unter den besten Bedingungen zu absolvieren. Du kannst bei Fragen bezüglich deiner Situation unsere Referentin Mathilde Venchiarutti kontaktieren: mathilde.v@datascientest.com.
Am Anfang Deiner Weiterbildung erhältst Du Zugang zu unserer Plattform für Career Services.
Du kannst jederzeit darauf zugreifen – auch nach Abschluss Deiner Weiterbildung.
Morgane und Estelle, unsere Career Managerinnen, sind während Deiner gesamten Weiterbildung für Dich da. Gerne kannst Du einen Termin mit einer von ihnen vereinbaren. Sie werden Dich begleiten und Deine Fragen zu Deiner Karriereplanung beantworten. Darüber hinaus bieten wir Dir:
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