Data Scientist Specialized in Deep Learning

Das Zertifikat bescheinigt den Absolventen relevantes innovatives Praxiswissen und nachgewiesene Kompetenz.

Zielgruppe: Analysten, Software-Entwickler und Interessierte aus der Forschung, die mit maschinellen Lernverfahren aus Daten automatisch statistische Modelle entwickeln möchten, die in intelligenten Systemen zum Einsatz kommen.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Statistik und Datenanalyse; Basiswissen in Programmierung und im Umgang mit Datenbanken sind von Vorteil.

Voraussetzungen für die Zertifizierung: Studium oder äquivalente Qualifikation durch Einzelnachweis.

Abschluss: Zertifikat »Data Scientist Specialized in Deep Learning« 

• Deep Learning
• TensorFlow
• Basismodule des Deep Learning
• Unüberwachtes Lernen mit neuronalen Netzen
• Konvolutionale Neuronale Netze (ConvNets) zur Bilderkennung
• Rekurrente neuronale Netze und Zeitreihenanalyse zur Verarbeitung von Sequenzen
• Gegeneinander agierende Netze 
• Netze zur Speicherung gelernter Inhalte
• Verstärkungslernen mit neuronalen Netzen
• Anwendung auf Gaming und Roboter-Navigation
• Empfehlungssysteme für Videos und Musik
• Kollaboratives Filtern zur Auswertung von Benutzergruppen