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Deep Learning Grundlagen
Keras, Gefaltete neuronale Netze
TensorFlow und Anwendung
TensorFlow, Anwendung zur Spracherkennung
Deep Learning für Zeitreihen
Vorverarbeitung und Merkmalstechnik, Regression und Klassifizierung von Zeitreihen,
Deep Learning-Methodologie und Anwendung
Deep Learning rund um die Gesichtserkennung
TensorFlow und Anwendung
TensorFlow, Anwendung zur Spracherkennung
Deep Learning-Methodologie und Anwendung
Deep Learning rund um die Gesichtserkennung
Eine solide Grundlage der Keras- und Tensorflow-Bibliotheken.
Wie ein neuronales Netz funktioniert
Ein Modell für Spracherkennung
Die Problematik der Klassifizierung von Zeitreihen.
Für die Finanzierung Deiner Weiterbildung zum Data Scientist kannst Du zwischen mehreren Optionen wählen. Wenn Du arbeitslos, arbeitssuchend oder von Arbeitslosigkeit bedroht bist,kannst Du Deine Weiterbildung per Einkommensbeteiligungsvereinbarung finanzieren. Dadurch musst Du erst für die Kosten der Weiterbildung aufkommen, wenn Du am Ende erfolgreich einen Job gefunden hast.
Als Arbeitnehmer kannst Du mit Deinem Arbeitgeber die Möglichkeit der teilweisen oder gänzlichen Finanzierung Deiner Weiterbildung besprechen.
Alternativ kannst Du die Kosten der Weiterbildung aber auch selber 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 hinter einen autonom selbstfahrenden Auto steckt?
Möchtest Du verstehen, wie Alexa oder Siri funktionieren und Deinen eigenen Analyse Algorithmus implementieren?
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 z. B. 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, musst du ihm so viele Bilder von Häusern wie möglich zeigen und Bilder einfügen, 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 Nutzern, 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 z. B. Gesichter erkennen und deine Fotos nach den darauf abgebildeten Personen sortieren), bei der automatischen Übersetzung, bei personalisierten Empfehlungen und bei Live-Chats.
Der Experte für Deep Learning ist sowohl Forscher als auch Informatiker. Er entwickelt Computerprogramme, die denken und Aufgaben ausführen können, die von Menschen erledigt werden.
Der Experte für Deep Learning analysiert zunächst die Funktionsweise des menschlichen Gehirns als Reaktion auf ein bestimmtes Problem. Dann entwirft er/sie komplexe und innovative Computerprogramme, die unstrukturierte Daten entschlüsseln und analysieren können, indem er/sie 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 (einer 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 der Experte für Deep Learning eine große Zukunft vor sich hat.
Computer Vision und Natural Language Processing stehen an der Spitze dessen, was ein Ingenieur im Bereich Deep Learning und KI tut. In diesem Sinne bietet dieser Studiengang die beste Möglichkeit, sich in einem Bereich zu spezialisieren, in dem es an den Experten mangelt, die er verdient.
Wenn du heute künstliche Intelligenz entwickeln willst, musst du verstehen und beherrschen, wie man das Deep Learning. Daher ist die Ausbildung 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 [Quelle]. Darüber hinaus belaufen sich die Investitionen in KI im Jahr 2020 auf rund 17 Milliarden US-Dollar und werden sich in den nächsten zwei Jahren voraussichtlich verdoppeln. [Quelle]
Angesichts dieser Zahlen brauchen die Unternehmen neben den klassischen Datenwissenschaftlern 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 z. B. den 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 Ausbildung zum Datenwissenschaftler aufgenommen.
Der Lehrplan arbeitet mit Blöcken, die in verschiedene Module aufgeteilt sind, die dir helfen, die Fähigkeiten zu beherrschen, die für die Arbeit als Experte für Deep Learning erforderlich sind.
Nach mehreren verschiedenen Studien, die wir mit unseren verschiedenen Communities durchgeführt haben, haben unsere Experten einen Kurs zusammengestellt, der genau den Zielen der Personalverantwortlichen entspricht.
Während der Fortbildung sind unsere beiden Studiengänge (NLP und Computer Vision) auf insgesamt 100 Stunden aufgeteilt, in jeweils 2 Teilen. 85% der Arbeit wird über eine Online-Plattform für persönliches Coaching (asynchron) abgewickelt. Die restlichen 15% werden in Form von Meisterklassen 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. Sie werden es dir ermöglichen werden, 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.
Na klar! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Dozenten, die das Programm auch entworfen haben ? Sie stehen Dir für theoretische sowie praktische Fragen zur Verfügung und sind pädagogisch geschult.
Um den Abschluss und das Engagement zu gewährleisten, verfolgen unsere Lehrkräfte Deine Fortschritte genau. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht einloggst, werden Deine Dozenten Dich daran erinnern: Wir lassen Dich nicht allein!
Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen auch 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 personalisierte Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!
Entdecke mehr über unser Bootcamp, in diesem Artikel.
Im Laufe des Kurses wirst Du die erlernten Tools während der Durchführung eines Projekts in der Praxis anwenden. Die Blöcke Computer Vision und Natural Language Processing haben beide ihre eigenen Projekte.
Dein/e Kohortenleiter/in wird dir eine Liste von Themen vorlegen, und Du kannst Dich für das Thema positionieren, das Deinen Wünschen und Interessen entspricht.
Du fängst bei null an, ohne eigene Datenbanken und ohne vorgefertigte Modelle. Mit unseren Lehrern wirst Du während des gesamten Kurses Schritt für Schritt an diesem Projekt arbeiten.
Dies ist einer der wichtigsten Teile des Kurses, und Du wirst von einem Projektleiter begleitet, um sicherzustellen, dass die Fortschritte reibungslos verlaufen.
Dadurch erhältst Du operative Erfahrung, die einer der begehrtesten Teile eines Deep-Learning-Experten ist.
In dem Bereich Data Science hat jeder Beruf seine Besonderheiten. Eine Sache, die alle gemeinsam haben, ist die Notwendigkeit, sich über die Nutzung von Daten auszutauschen und zu kommunizieren. Deine Arbeit ist Teil eines geordneten Prozesses, der auf einer gemeinsamen Datenkultur und einem effizienten Informationstransfer beruht.
Deshalb bieten wir Workshops an, die Dir helfen, Deine Soft-Skills zu entwickeln. Dazu gehören u. a:
DataScientest ist der Marktführer für eine Data-Science-Weiteerbildung und genießt einen hohen Bekanntheitsgrad bei den Unternehmen, die ihm die Ausbildung ihrer Teams in Data Science anvertrauen. Dieses Vertrauen hat die Anerkennung seiner Diplome bestätigt.
Jobs im Bereich künstliche Intelligenz, insbesondere Experten für Deep Learning, sind bei Personalvermittlern begehrt.
Es besteht derzeit ein großer Bedarf an qualifizierten Experten. Große Unternehmen werden sich zunehmend bewusst, wie wichtig diese Experten 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 bis hin sogar zur Industrie oder Informatik. Die Verwendungszwecke sind vielfältig, Bild- und Spracherkennung, Risikomanagement, Betrugsprävention, Kundenwissen usw.
Da der Studiengang 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 sich für diesen Kurs zu bewerben, gibt es zwei Möglichkeiten. Entweder hast Du unsere Data Scientist-Ausbildung absolviert (interessiert dich das? 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.
Der erste Schritt wäre, einen Termin mit unseren Beratern zu vereinbaren. Sie sind aufmerksam, hören Dir zu und beantworten alle deine Fragen und Anliegen.
Du kannst einen Anruf mit einem der Teammitglieder vereinbaren.
Das Team wird mit Dir dein Ausbildungsprojekt sowie deine Motivation besprechen und eine tragfähige Finanztransaktion finden.
Anschließend wirst du einen Aufnahmetest absolvieren, mit dem wir überprüfen können, ob du die Voraussetzungen für die Ausbildung zum Deep Learning-Experten 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, d. h. sowohl in synchroner als auch in asynchroner Form. Das bedeutet, dass 85% des Lernens auf der gecoachten Plattform und 15% in Videokonferenzen stattfinden, um Flexibilität und Strenge zu kombinieren.
Es ist eine wohlüberlegte Entscheidung, die unsere Pädagogik motiviert, um das Lernen motiviert zum Abschluss zu bringen. Wir haben die Vorteile dieser einzigartigen Kombination in einem Artikel zu diesem Thema ausführlich beschrieben.
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 entscheidender 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 Datenwissenschaftler arbeiten kannst.
Kontaktiere uns über diesen Link um weitere Informationen und Details über deine mögliche Karriere nach diesem Kurs zu erhalten.
Von unseren Data Scientists erstellte Newsletter werden regelmäßig verschickt und sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen über Data Science. Jeden Monat werden von DataScientest Webinare und Data Workshops organisiert, die dir helfen, dein Allgemeinwissen über Data zu verbessern.
Gleichzeitig wächst die DataScientest-Community und damit auch die Zahl ihrer Alumni stetig an.
Um den Kontakt zu halten und den Absolventen die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat DataScientest eine Absolventen-Gruppe auf LinkedIn eingerichtet, in der sie sich über verschiedene Themen rund um Data Science austauschen und austauschen.
Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten geteilt. Geschäftsmöglichkeiten, Networking und Veranstaltungen (Afterworks, Messen, Data Challenges…) sind ebenfalls auf dem Programm. Die DataScientest-Alumni sind auch auf der Facebook-Gruppe aktiv und helfen sich gegenseitig.
Am Anfang hat DataScientest den Übergang von Unternehmen zu Daten begleitet. Dadurch sind enge Beziehungen zu Großunternehmen entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.
Auf der Grundlage unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, die unseren Alumni den beruflichen Wiedereinstieg erleichtern. Alle unsere Partnerunternehmen haben sich 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 von Einstellungstest an, damit Du Deinen Traumjob im Bereich Data Science erhältst.
Aufgrund unserer Erfahrung mit großen Unternehmen organisieren wir regelmäßig Jobmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten.
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 kontaktieren: mathilde.v@datascientest.com.
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 z. B. 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, musst du ihm so viele Bilder von Häusern wie möglich zeigen und Bilder einfügen, 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 Nutzern, 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 z. B. Gesichter erkennen und deine Fotos nach den darauf abgebildeten Personen sortieren), bei der automatischen Übersetzung, bei personalisierten Empfehlungen und bei Live-Chats.
Der Experte für Deep Learning ist sowohl Forscher als auch Informatiker. Er entwickelt Computerprogramme, die denken und Aufgaben ausführen können, die von Menschen erledigt werden.
Der Experte für Deep Learning analysiert zunächst die Funktionsweise des menschlichen Gehirns als Reaktion auf ein bestimmtes Problem. Dann entwirft er/sie komplexe und innovative Computerprogramme, die unstrukturierte Daten entschlüsseln und analysieren können, indem er/sie 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 (einer 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 der Experte für Deep Learning eine große Zukunft vor sich hat.
Computer Vision und Natural Language Processing stehen an der Spitze dessen, was ein Ingenieur im Bereich Deep Learning und KI tut. In diesem Sinne bietet dieser Studiengang die beste Möglichkeit, sich in einem Bereich zu spezialisieren, in dem es an den Experten mangelt, die er verdient.
Wenn du heute künstliche Intelligenz entwickeln willst, musst du verstehen und beherrschen, wie man das Deep Learning. Daher ist die Ausbildung 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 [Quelle]. Darüber hinaus belaufen sich die Investitionen in KI im Jahr 2020 auf rund 17 Milliarden US-Dollar und werden sich in den nächsten zwei Jahren voraussichtlich verdoppeln. [Quelle]
Angesichts dieser Zahlen brauchen die Unternehmen neben den klassischen Datenwissenschaftlern 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 z. B. den 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 Ausbildung zum Datenwissenschaftler aufgenommen.
Der Lehrplan arbeitet mit Blöcken, die in verschiedene Module aufgeteilt sind, die dir helfen, die Fähigkeiten zu beherrschen, die für die Arbeit als Experte für Deep Learning erforderlich sind.
Nach mehreren verschiedenen Studien, die wir mit unseren verschiedenen Communities durchgeführt haben, haben unsere Experten einen Kurs zusammengestellt, der genau den Zielen der Personalverantwortlichen entspricht.
Während der Fortbildung sind unsere beiden Studiengänge (NLP und Computer Vision) auf insgesamt 100 Stunden aufgeteilt, in jeweils 2 Teilen. 85% der Arbeit wird über eine Online-Plattform für persönliches Coaching (asynchron) abgewickelt. Die restlichen 15% werden in Form von Meisterklassen 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. Sie werden es dir ermöglichen werden, 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.
Na klar! Und wer könnte Dich besser unterstützen als unsere Dozenten, die das Programm auch entworfen haben ? Sie stehen Dir für theoretische sowie praktische Fragen zur Verfügung und sind pädagogisch geschult.
Um den Abschluss und das Engagement zu gewährleisten, verfolgen unsere Lehrkräfte Deine Fortschritte genau. Wenn Du Dich über einen längeren Zeitraum nicht einloggst, werden Deine Dozenten Dich daran erinnern: Wir lassen Dich nicht allein!
Schließlich werden die Aufgaben sowie schriftliche und mündliche Prüfungen auch 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 personalisierte Betreuung die Qualität des Lernens gewährleistet!
Entdecke mehr über unser Bootcamp, in diesem Artikel.
Im Laufe des Kurses wirst Du die erlernten Tools während der Durchführung eines Projekts in der Praxis anwenden. Die Blöcke Computer Vision und Natural Language Processing haben beide ihre eigenen Projekte.
Dein/e Kohortenleiter/in wird dir eine Liste von Themen vorlegen, und Du kannst Dich für das Thema positionieren, das Deinen Wünschen und Interessen entspricht.
Du fängst bei null an, ohne eigene Datenbanken und ohne vorgefertigte Modelle. Mit unseren Lehrern wirst Du während des gesamten Kurses Schritt für Schritt an diesem Projekt arbeiten.
Dies ist einer der wichtigsten Teile des Kurses, und Du wirst von einem Projektleiter begleitet, um sicherzustellen, dass die Fortschritte reibungslos verlaufen.
Dadurch erhältst Du operative Erfahrung, die einer der begehrtesten Teile eines Deep-Learning-Experten ist.
In dem Bereich Data Science hat jeder Beruf seine Besonderheiten. Eine Sache, die alle gemeinsam haben, ist die Notwendigkeit, sich über die Nutzung von Daten auszutauschen und zu kommunizieren. Deine Arbeit ist Teil eines geordneten Prozesses, der auf einer gemeinsamen Datenkultur und einem effizienten Informationstransfer beruht.
Deshalb bieten wir Workshops an, die Dir helfen, Deine Soft-Skills zu entwickeln. Dazu gehören u. a:
DataScientest ist der Marktführer für eine Data-Science-Weiteerbildung und genießt einen hohen Bekanntheitsgrad bei den Unternehmen, die ihm die Ausbildung ihrer Teams in Data Science anvertrauen. Dieses Vertrauen hat die Anerkennung seiner Diplome bestätigt.
Jobs im Bereich künstliche Intelligenz, insbesondere Experten für Deep Learning, sind bei Personalvermittlern begehrt.
Es besteht derzeit ein großer Bedarf an qualifizierten Experten. Große Unternehmen werden sich zunehmend bewusst, wie wichtig diese Experten 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 bis hin sogar zur Industrie oder Informatik. Die Verwendungszwecke sind vielfältig, Bild- und Spracherkennung, Risikomanagement, Betrugsprävention, Kundenwissen usw.
Da der Studiengang 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 sich für diesen Kurs zu bewerben, gibt es zwei Möglichkeiten. Entweder hast Du unsere Data Scientist-Ausbildung absolviert (interessiert dich das? 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.
Der erste Schritt wäre, einen Termin mit unseren Beratern zu vereinbaren. Sie sind aufmerksam, hören Dir zu und beantworten alle deine Fragen und Anliegen.
Du kannst einen Anruf mit einem der Teammitglieder vereinbaren.
Das Team wird mit Dir dein Ausbildungsprojekt sowie deine Motivation besprechen und eine tragfähige Finanztransaktion finden.
Anschließend wirst du einen Aufnahmetest absolvieren, mit dem wir überprüfen können, ob du die Voraussetzungen für die Ausbildung zum Deep Learning-Experten 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, d. h. sowohl in synchroner als auch in asynchroner Form. Das bedeutet, dass 85% des Lernens auf der gecoachten Plattform und 15% in Videokonferenzen stattfinden, um Flexibilität und Strenge zu kombinieren.
Es ist eine wohlüberlegte Entscheidung, die unsere Pädagogik motiviert, um das Lernen motiviert zum Abschluss zu bringen. Wir haben die Vorteile dieser einzigartigen Kombination in einem Artikel zu diesem Thema ausführlich beschrieben.
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 entscheidender 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 Datenwissenschaftler arbeiten kannst.
Kontaktiere uns über diesen Link um weitere Informationen und Details über deine mögliche Karriere nach diesem Kurs zu erhalten.
Von unseren Data Scientists erstellte Newsletter werden regelmäßig verschickt und sind eine zuverlässige Quelle für Fachinformationen über Data Science. Jeden Monat werden von DataScientest Webinare und Data Workshops organisiert, die dir helfen, dein Allgemeinwissen über Data zu verbessern.
Gleichzeitig wächst die DataScientest-Community und damit auch die Zahl ihrer Alumni stetig an.
Um den Kontakt zu halten und den Absolventen die Möglichkeit zu geben, miteinander zu kommunizieren, hat DataScientest eine Absolventen-Gruppe auf LinkedIn eingerichtet, in der sie sich über verschiedene Themen rund um Data Science austauschen und austauschen.
Die DatAlumni-Community ist eine LinkedIn-Gruppe von DataScientest-Alumni. Auf dieser Seite werden Fragen, Tipps und technische Neuigkeiten geteilt. Geschäftsmöglichkeiten, Networking und Veranstaltungen (Afterworks, Messen, Data Challenges…) sind ebenfalls auf dem Programm. Die DataScientest-Alumni sind auch auf der Facebook-Gruppe aktiv und helfen sich gegenseitig.
Am Anfang hat DataScientest den Übergang von Unternehmen zu Daten begleitet. Dadurch sind enge Beziehungen zu Großunternehmen entstanden, die das Wachstum unserer Struktur gewährleistet haben.
Auf der Grundlage unserer Erfahrungen mit großen Unternehmen haben wir Partnerschaften geschlossen, die unseren Alumni den beruflichen Wiedereinstieg erleichtern. Alle unsere Partnerunternehmen haben sich 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 von Einstellungstest an, damit Du Deinen Traumjob im Bereich Data Science erhältst.
Aufgrund unserer Erfahrung mit großen Unternehmen organisieren wir regelmäßig Jobmessen mit unseren Partnerunternehmen, die sich an alle unsere Teilnehmenden und Alumni richten.
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 kontaktieren: mathilde.v@datascientest.com.
