Dein Deep Learning Lernpfad bei Nivoraplex
Stell dir vor, du baust neuronale Netze, die komplexe Muster erkennen können. Klingt technisch? Ist es auch. Aber wir machen es greifbar. Unser Programm verbindet mathematisches Verständnis mit praktischer Anwendung.
Grundlagen & Mathematik
Lineare Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie bilden das Fundament. Wir arbeiten mit Python und NumPy, um Tensoren zu verstehen. Keine Sorge – du brauchst kein Mathegenie zu sein. Die meisten Teilnehmer starten mit Schulmathematik und entwickeln schrittweise ein Gefühl für die Konzepte.
Neuronale Architekturen
CNNs für Bildverarbeitung, RNNs für Sequenzen, Transformer für Sprachmodelle. Du lernst, welche Architektur für welches Problem passt. Wir bauen Netze von Grund auf, bevor wir vortrainierte Modelle nutzen. So verstehst du wirklich, was unter der Haube passiert.
Training & Optimierung
Backpropagation, Gradientenabstieg, Hyperparameter-Tuning. Hier wird's konkret. Du trainierst Modelle auf echten Datensätzen und lernst, Overfitting zu vermeiden. Wir zeigen dir auch, wie du mit begrenzten Ressourcen arbeitest – nicht jeder hat Zugang zu GPU-Clustern.
So läuft das Programm ab
Einstiegsphase: Python & Datenverarbeitung
Die ersten Wochen fokussieren sich auf Python-Grundlagen und Datenaufbereitung. Du arbeitest mit Pandas und Matplotlib, um Datensätze zu analysieren. Viele unterschätzen diesen Teil – aber saubere Daten sind der Schlüssel zu jedem erfolgreichen Modell.
Kernphase: Deep Learning Frameworks
PyTorch oder TensorFlow? Wir nutzen beide. Du lernst, wie moderne Frameworks funktionieren und wie du komplexe Modelle effizient implementierst. Hier entstehen deine ersten funktionierenden neuronalen Netze – ein ziemlich cooler Moment, wenn das erste Modell konvergiert.
Praxisphase: Echte Projekte
Jetzt wird's ernst. Du arbeitest an Projekten, die reale Problemstellungen lösen. Ob Bilderkennung für medizinische Diagnosen oder Textgenerierung – du wählst einen Bereich, der dich interessiert. Die Projekte dauern mehrere Wochen und fordern dich heraus.
Abschlussphase: Portfolio & Deployment
Zum Schluss geht es um Deployment und Präsentation. Du lernst, Modelle in produktive Umgebungen zu bringen und deine Arbeit zu dokumentieren. Dein finales Portfolio zeigt, was du kannst – nicht nur für Arbeitgeber, sondern auch für eigene Projekte.
Praxisorientiertes Lernen mit echten Herausforderungen
- Wöchentliche Coding-Sessions mit erfahrenen Entwicklern aus der Praxis
- Zugang zu GPU-Ressourcen für rechenintensive Trainingsläufe
- Regelmäßige Code-Reviews und konstruktives Feedback zu deinen Modellen
- Community-Forum zum Austausch mit anderen Teilnehmern
- Flexible Zeiteinteilung – du bestimmst dein Lerntempo selbst
