Was ist Deep Learning? Definition, Beispiele und Karrieren

Geschrieben von Coursera Staff • Aktualisiert am 6. März 2025

Deep Learning ist eine Methode, mit der Computer darauf trainiert werden, Informationen so zu verarbeiten, dass sie die menschlichen neuronalen Prozesse nachahmen. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über Beispiele und Anwendungen von Deep Learning.

[Hauptbild] Ein Programmierer arbeitet mit Deep-Learning-Code an seinem Computer in einem sonnigen Heimbüro.

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Das Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) entwickelt sich rasant und erzeugt sowohl Angst als auch Aufregung. Während viele Menschen ein allgemeines Verständnis von ML und KI haben, ist Deep Learning eine spezielle Art des maschinellen Lernens, die schwieriger zu beschreiben ist.

Im folgenden Artikel erfahren Sie mehr über Deep-Learning-Systeme und wie man mit ihnen arbeitet, oder Sie beginnen Ihre Reise mit dem beliebten Kurs, Spezialisierung Deep Learning von DeepLearning.AI.

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Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein Teilgebiet des Maschinellen Lernens, das aus einem neuronalen Netz mit drei oder mehr Schichten besteht:

Eingabeschicht: Die Daten werden über die Eingabeschicht eingegeben.
Verborgene Ebenen: Verborgene Schichten verarbeiten und transportieren Daten zu anderen Schichten.
Ausgabeschicht: Das Endergebnis oder die Vorhersage wird in der Ausgabeschicht erstellt.

Neuronale Netze versuchen, das menschliche Lernen zu modellieren, indem sie große Mengen an Informationen, auch Trainingsdaten genannt, verarbeiten und analysieren. Sie führen eine bestimmte Aufgabe mit diesen Daten wiederholt aus und verbessern dabei jedes Mal ihre Genauigkeit. Das ist vergleichbar mit der Art und Weise, wie wir lernen und üben, um unsere Fähigkeiten zu verbessern.

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Deep-Learning-Modelle

Deep-Learning-Modelle sind Dateien, die von Datenwissenschaftlern so trainiert werden, dass sie Aufgaben mit minimalen menschlichen Eingriffen durchführen können. Deep-Learning-Modelle enthalten vordefinierte Schrittfolgen (Algorithmen), die der Datei vorgeben, wie sie bestimmte Daten zu behandeln hat. Diese Trainingsmethode ermöglicht es Deep-Learning-Modellen, kompliziertere Muster in Texten, Bildern oder Tönen zu erkennen.

KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning

KI, maschinelles Lernen und Deep Learning werden manchmal synonym verwendet, sind aber jeweils unterschiedliche Begriffe.

• Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Oberbegriff für Computersoftware, die die menschliche Kognition nachahmt, um komplexe Aufgaben zu erfüllen und daraus zu lernen;

• Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der KI, der Algorithmen verwendet, die auf Daten trainiert werden, um anpassungsfähige Modelle zu erstellen, die eine Vielzahl komplexer Aufgaben erfüllen können;

• Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem mehrere Schichten innerhalb neuronaler Netze verwendet werden, um einige der komplexesten ML-Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu erledigen;

Sehen Sie sich dieses Video aus dem Kurs Neuronale Netzwerke und Deep Learning an, um mehr über Deep Learning und neuronale Netzwerke zu erfahren.

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Beispiele für Deep Learning

Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens, der aus einem neuronalen Netz mit drei oder mehr Schichten besteht. Ein neuronales Netzwerk versucht, das Verhalten des menschlichen Gehirns zu modellieren, indem es aus großen Datensätzen lernt. Deep Learning ist die Grundlage für viele KI-Anwendungen, die die Art und Weise verbessern, wie Systeme und Tools Dienste bereitstellen, z. B. sprachgesteuerte Technologien und die Erkennung von Kreditkartenbetrug.

Autonome Autos

Autonome Fahrzeuge sind bereits auf unseren Straßen unterwegs. Deep-Learning-Algorithmen helfen dabei festzustellen, ob andere Autos, Trümmer oder Menschen in der Nähe sind und entsprechend zu reagieren.

Chatbots

Deep-Learning-Chatbots, die menschliche Intelligenz nachahmen sollen (wie Chat-GPT), haben in letzter Zeit an Popularität gewonnen, da sie in der Lage sind, schnell und oft präzise auf natürlichsprachliche Fragen zu antworten. Je umfangreicher der Datenpool ist, desto schneller kann Deep Learning die gewünschten Ergebnisse liefern.

Gesichtserkennung

Die Gesichtserkennung spielt eine wichtige Rolle, von der Markierung von Personen in Social Media bis hin zu wichtigen Sicherheitsmaßnahmen. Deep Learning ermöglicht es Algorithmen, trotz kosmetischer Veränderungen wie Frisuren, Bärten oder schlechter Beleuchtung genau zu funktionieren.

Medizinische Wissenschaft

Das menschliche Genom besteht aus etwa drei Milliarden DNA-Basenpaaren von Chromosomen. Maschinelles Lernen hilft Wissenschaftlern und anderen Medizinern bei der Entwicklung personalisierter Medikamente und der Diagnose von Tumoren und wird auch für andere pharmazeutische und medizinische Zwecke erforscht und genutzt.

Spracherkennung

Ähnlich wie bei der Gesichtserkennung werden beim Deep Learning Millionen von Audioclips verwendet, um Sprache zu lernen und zu erkennen. Es kann dann Algorithmen antreiben, die verstehen, was jemand gesagt hat, verschiedene Töne unterscheiden und die Stimme einer bestimmten Person erkennen.

Wie man sich mit der Deep-Learning-Technologie beschäftigt

Unabhängig davon, ob Sie sich persönlich oder beruflich für Deep Learning interessieren, können Sie mit Hilfe von Online-Ressourcen mehr Fachwissen erwerben. Wenn Sie neu auf dem Gebiet sind, sollten Sie einen kostenlosen Online-Kurs wie Einführung in die generative KI besuchen, der von Google angeboten wird. Die

Teilnahme an einem kostenlosen Kurs eines führenden Technologieunternehmens kann Ihnen dabei helfen, das nötige Grundwissen aufzubauen, um ein unabhängiges Projekt zu starten oder zu entscheiden, ob Sie eine Karriere im Bereich Deep Learning anstreben möchten. Sobald Sie das Gefühl haben, dass Sie die Grundlagen beherrschen, können Sie mit Open-Source Deep-Learning-Plattformen wie Caffe, Theano und TensorFlow experimentieren.

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Grundlegende Deep-Learning-Fähigkeiten und -Technologien

Um Deep Learning beherrschen zu können, sind umfangreiche technische Kenntnisse erforderlich. In der folgenden Liste finden Sie einige spezifische Fähigkeiten und Systeme, die Sie erlernen müssen, wenn Sie sich beruflich mit Deep Learning beschäftigen möchten.

TensorFlow, Apache Kafka
Maschinelles Lernen und KI-Programmiersprachen
Physik
Berechnungen
Dynamische Programmierung und Kodierung
Angewandte Mathematik
Verarbeitung natürlicher Sprache
Architektur neuronaler Netze

Karrieren im Deep Learning

Genau wie im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz erleben auch die Berufe im Bereich des Deep Learning ein schnelles Wachstum. Deep Learning hilft Organisationen und Unternehmen bei der Entwicklung von Möglichkeiten, Aufgaben zu automatisieren und Dinge besser, schneller und kostengünstiger zu erledigen.

Es gibt eine Vielzahl von Karrieremöglichkeiten, bei denen Deep-Learning-Kenntnisse und -Fähigkeiten zum Einsatz kommen. Dazu gehören neben Daten-, Maschinen- und Deep-Learning-Ingenieuren auch:

Software-Ingenieure
Datenanalysten
Datenwissenschaftler
Software-Entwickler
Forschungswissenschaftler
Ingenieure für die Verarbeitung natürlicher Sprache

Anforderungen an die Ausbildung

Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, daher ist ein Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens eine gute Grundlage, auf der man aufbauen kann. Viele Deep Learning Engineers haben einen Doktortitel, aber es ist auch möglich, mit einem Bachelor-Abschluss und einschlägiger Erfahrung in dieses Gebiet einzusteigen. Programmier- und Problemlösungskompetenz sind die grundlegenden Fähigkeiten, die für die Erforschung des Deep Learning erforderlich sind.

Karriere-Zertifikate

Wenn Sie bereits über einige der oben genannten Fähigkeiten verfügen oder aus einem verwandten Bereich in den Bereich des Deep Learning wechseln möchten, können Sie ein Zertifikatsprogramm in Betracht ziehen, um Ihren Lebenslauf zu verbessern und Ihr Studium auf berufsrelevante Fähigkeiten zu konzentrieren. Hier sind einige berufsorientierte Zertifikatsprogramme, die Ihnen den Einstieg erleichtern:

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Erfahrung mit Deep Learning sammeln

Wenn Sie einige der oben genannten Fähigkeiten beherrschen, können Sie sich auf Stellen im Bereich Data Science und maschinelles Lernen bewerben. Selbst ein Einstiegsjob als Software Developer oder Data Analyst kann Ihnen Einblicke in Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens sowie in solche, die Deep Learning beinhalten, geben.

Wenn Sie Erfahrung in der Entwicklung von Computerwissenschaften haben, sind Sie möglicherweise gut positioniert, um in den Bereich des Deep Learning einzusteigen. Erfahrung mit den Feinheiten gängiger Sprachen wie Python ist für eine Karriere im Deep Learning unerlässlich.

Die Vertiefung von Software-Engineering-Kenntnissen wie Datenstrukturen, Github, Sortieren, Suchen, Optimieren von Algorithmen und ein tiefes Verständnis des Lebenszyklus der Softwareentwicklung ist entscheidend für die Entwicklung der anspruchsvollen Fähigkeiten, die für eine Karriere im Deep Learning erforderlich sind.

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