Ablauf

Thema Dauer
Kursvorbereitung
Tag 1
Einstieg 15 min
Input 0 - Was ist KI? 15 min
Input 0a - Übersicht 15 min
Pause 20 min
Input 1 - Daten Erkunden 15 min
Exercise 1: Daten Erkunden 35 min
Pause 20 min
Besprechung Exercise 1 10 min
Input 2 - Modell & Training 30 min
Mittagspause 105 min
Fortsetzung Input 2 20 min
Exercise 2: Modell & Training 30 min
Pause 20 min
Besprechung Exercise 2 10 min
Input 3 - Evaluieren 10 min
Exercise 3: Evaluieren 30 min
Pause 20 min
Besprechung Exercise 3 10 min
Open Q&A 30 min
Ende
Tag 2
Input 4 - Overfitten 10 min
Exercise 4: Overfitten 40 min
Pause 20 min
Besprechung Exercise 4 10 min
Input 5 - Regularisieren 10 min
Exercise 5: Regularisieren 60 min
Pause 20 min
Besprechung Exercise 5 10 min
Mittagspause 100 min
Input 6 - Optimieren 15 min
Exercise 6: Optimieren 90 min
Pause 20 min
Besprechung Exercise 6 25 min
Open Q&A 30 min
Ende
Tag 3
Input 6a - Möglichkeiten & Grenzen 45 min
Pause 20 min
Input 7 - Anwendungen 20 min
Exercise 7: Anwendung 90 min
Mittagspause 105 min
Besprechung Exercise 7 10 min
Input 8 - Geschichte des DL 30 min
Exercise 8: Nächste Schritte 90 min
Pause 20 min
Besprechung Exercise 8 10 min
Input 9 - Zusammenfassung 5 min
Open Q&A 15 min
Ende





Content licensed under CC BY, Cite as: Hackstein, S. (2025). CAS Deep Learning - Grundlagen. Retrieved from https://shackste.github.io/CAS-Deep-Learning-grundlagen/”

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