--- title: Seminar Deep Learning mit Python und Keras url: "https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/softwareentwicklung/deep-learning-mit-python-und-keras/" description: Neuronale Netze effizient trainieren ▷ Sie können nach dem Training eigenständig Neuronale Netze entwerfen und trainieren. Python-, Statistik- und mathematische Kenntnisse werden vorausgesetzt. Sie üben das Erlernte in zahlreichen... image: "https://www.tae.de/_assets/cf7b9e929dc16279bbae7f6de48311fe/Assets/Images/OgImageTaeFocus-2026.png" date: 2026-06-15 course_identifier: 36008 course_type: OS course_state: buchbar course_delivery_type: Standard course_duration: 3 Tage course_price_eur: 1550.00 course_departments: - "IT & KI" course_categories: - Softwareentwicklung - Data Science next_event_end: 2026-06-17 next_event_location: ONLINE upcoming_dates: - 2026-06-15 bis 2026-06-17, ONLINE course_speakers: - Peter Steigmann, edv-coaching.de GmbH --- # Seminar Deep Learning mit Python und Keras Durchführung gesichert! Die notwendige Mindestteilnehmerzahl ist bereits erreicht. Sie haben damit maximale Planungssicherheit. Bitte beachten Sie dennoch die Infos zu [„4. Absage und Rücktritt“](https://www.tae.de/agb/#c1643) in unseren [AGB](https://www.tae.de/agb/) Deep Learning mit Python und Keras ==================================== Neuronale Netze effizient trainieren -------------------------------------- Beginn: 15.06.2026 - 09:00 Uhr Ende: 17.06.2026 - 16:30 Uhr Dauer: 3,0 Tage Live-Online [ ](https://www.tae.de/lernsettings/) Veranstaltungsnr.: 36008.00.005 Leitung [ Peter Steigmann ](#speaker66) edv-coaching.de GmbH Live-Online EUR 1.550,00 (MwSt.-frei) Mitgliederpreis EUR 1.395,00 (MwSt.-frei) [ % ESF Bis zu 70 % Zuschuss möglich ](https://www.tae.de/foerdermoeglichkeiten/esf/#gebuehren-foerderung) [ Zuschüsse nutzen ](#gebuehren-foerderung) Beschreibung Keras ist eine Open Source Deep-Learning-Bibliothek, die in Python geschrieben ist. Keras bietet eine einheitliche Schnittstelle für verschiedene Backends, darunter TensorFlow. Das Ziel von Keras ist es, die Anwendung dieser Bibliotheken so einsteiger- und nutzerfreundlich wie möglich zu machen. Keras eignet sich besonders zur schnellen Implementierung neuronaler Netze und ermöglicht effizientes und einfaches Prototyping von neuronalen Netzen bei gleichzeitig großer Bedienerfreundlichkeit. **Ziel der Weiterbildung** Sie können nach dem Training eigenständig Neuronale Netze entwerfen und trainieren. Python-, Statistik- und mathematische Kenntnisse werden vorausgesetzt. Sie üben das Erlernte in zahlreichen Praxisbeispielen und Sie können auch eigene Beispiele aus Ihrer beruflichen Praxis mitbringen. Als Programmieroberfläche wird Jupyter Notebook genutzt. [ ![CHIP: Herausragend / Programmierung / Analyse von 185 IT-Weiterbildern November 2025](https://www.tae.de/typo3temp/assets/_processed_/1/c/csm_Globis_IT_Weiterbilder_TAE_Herausragend_2025_873485e114.png) ](https://www.tae.de/chip-it-weiterbildungsstudie-tae-ausgezeichnet/) [ ![](https://www.tae.de/fileadmin/_processed_/b/5/csm_Button_Data_Science_230704___1dfcd21a92.png) ](https://www.tae.de/data-science) Programm Montag, 15. bis Mittwoch, 17. Juni 2026 9.00 bis 16.30 Uhr, inkl. Pausen **Deep Learning, Maschine Learning, künstliche Intelligenz: eine Begriffsbestimmung** **Funktionsweise neuronaler Netze** **Neuronale Netze mit Keras** - Aufbau, Layer, Modelle - Datenvorbereitung - Klassifizierung und Mehrfachklassifizierung - Keras und Tensorflow - Modellauswahl - Grundlagen des Lernprozesses **Arbeiten mit convolutionalen neuronalen Netzwerken (CNN), maschinelles Sehen** - Wie arbeiten convolutionale Netze? - Datenvorbereitung, Datenaugmentation - Verwenden vortrainierter CNNs - Merkmalsextraktion und Feinabstimmung **Arbeiten mit rekurrenten neuronalen Netzwerken (RNN), sequenzielle Daten** - Rekurrente Layer in Keras - Sequenzdaten mit SimpleRNN und LSTM (Long Short-Term Memory) verarbeiten - LSTM und GRU Layer - Rekurrentes Dropout Verfahren **Feature Extraction: Numerische Daten, Bild und Text-Daten vorbereiten** - Datenrepräsentation: Skalare, Vektoren und Matrizen - Daten einlesen, vorbereiten und beschreiben mit Pandas - Visualisierung der Daten mit Matplotlib - Verarbeitung qualitativer Merkmale (One-hot Kodierung) - Standardisierung von Daten - Dimensionen von Daten reduzieren - Principle Component Analysis (PCA) - Bilddateien transformieren - Textdaten vorbereiten: Vectorizer, Worteinbettungen **Fallbeispiel zur Wiederholung des Gelernten** Teilnehmer:innenkreis Das Expertentraining wendet sich an Fachkräfte, die sich professionell mit dem Thema Deep/Maschine Learning beschäftigen wollen und dazu die in Python geschriebene Bibliothek Keras nutzen. Im Training wird ein umfassender Überblick über Neuronale Netze und Deep Learning Algorithmen mit Keras vermittelt. Referent:innen Peter Steigmannedv-coaching.de GmbH "Mein Motto als erfolgreicher IT-Trainer: Wissen teilen, Menschen befähigen, Begeisterung entfachen!" Peter Steigmann, Diplom-Betriebswirt (FH), ist seit mehr als 20 Jahren Experte für IT-Fortbildung. Wichtig ist ihm in seinen Seminaren, maßgeschneidert auf die Wünsche der Teilnehmenden einzugehen. Sein Fachwissen, seine Begeisterung für IT-Themen und sein pädagogisches Geschick haben viele Kunden aus Automotive, Pharma, Kredit, Versicherung und Behörden beeindruckt, darunter Fraunhofer Institute, Boehringer Ingelheim Pharma, Sparkassen, Bundesbank und RKI. Von Teilnehmenden hervorgehoben werden seine praxisnahen Übungen, interaktiven Lernmethoden und die individuelle Betreuung der Teilnehmer. Weitere Veranstaltungen [Python kompakt: Ihr Einstieg in Datenanalyse und Automatisierung – ohne Programmiererfahrung](https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/data-science/python-kompakt-ihr-einstieg-in-datenanalyse-und-automatisierung-ohne-programmiererfahrung/) [Einführung in die Programmierung mit Python](https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/softwareentwicklung/einfuehrung-in-die-programmierung-mit-python/) [Python Programmierung für Fortgeschrittene: Effizienz und KI-Integration](https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/softwareentwicklung/python-programmierung-fuer-fortgeschrittene-effizienz-und-ki-integration/) [MATLAB und Simulink zur Datenanalyse, Visualisierung und Simulation](https://www.tae.de/weiterbildung/it-ki/softwareentwicklung/matlab-und-simulink-zur-datenanalyse-visualisierung-und-simulation/) Veranstaltungsort ONLINE Gebühren und Fördermöglichkeiten Die Teilnahme beinhaltet ausführliche Unterlagen. **Preis:** Die Teilnahmegebühr beträgt: 1.550,00 € (MwSt.-frei) **Fördermöglichkeiten:** Für den aktuellen Veranstaltungstermin steht Ihnen die [ESF-Fachkursförderung](https://www.tae.de/foerdermoeglichkeiten/esf/) mit bis zu 70 % Zuschuss zu Ihrer Teilnahmegebühr zur Verfügung (solange das Fördervolumen noch nicht ausgeschöpft ist). Für alle weiteren Termine erkundigen Sie sich bitte vorab bei unserer [Anmeldung](https://www.tae.de/service/kontakt/). Weitere Bundesland-spezifische Fördermöglichkeiten finden Sie [hier](https://www.tae.de/foerdermoeglichkeiten/sonstige-bund-laender-eu/). Bewertungen unserer Teilnehmer Noch keine Bewertung für diesen Kurs vorhanden. Hier finden Sie eine [Übersicht aller Rezensionen](https://www.tae.de/bewertungen/) .