Deep Learning ist ein Bereich innerhalb der KI, bei dem Software tiefe Schichten neuronaler Netze verwendet, um Muster in komplexen Daten zu finden. Es ist ein sehr spezialisierter, aber aufstrebender Bereich und attraktiv für Technikprofis, die an der wachsenden KI-Revolution teilnehmen möchten. Ein wichtiger Bestandteil des Deep Learnings ist das sogenannte “Feature Learning”, bei dem die Software bestimmen kann, welche Aspekte komplexer Daten wichtiger sind als andere und dieses Wissen dann zum Erkennen von Mustern verwendet. Mit traditionellem maschinellem Lernen bei der Gesichtserkennung könnte die Software beispielsweise die Verhältnisse der verschiedenen Abstände zwischen Gesichtsmerkmalen wie Augen, Nasen, Ohren und Mündern messen.
Um sich auf Deep Learning zu spezialisieren, beginnen Sie am besten mit Maschinellem Lernen und Mathematik. Zu den erforderlichen Mathematikkenntnissen gehören lineare Algebra, Analysis sowie Wahrscheinlichkeits- und Statistikkenntnisse. Außerdem müssen Sie verschiedene Programmiersprachen wie Java, C++ und insbesondere Python beherrschen. Des Weiteren sind Kenntnisse in Bibliotheken wie Numpy, Pandas und Matplotlib erforderlich.
Zur Vertiefung Ihrer Fähigkeiten in Deep Learning sollten Sie sich auch mit Cloud-Konzepten vertraut machen, da Deep-Learning-Software auf leistungsstarken Computern mit viel Speicher laufen muss. Darüber hinaus sind Kenntnisse in Deep-Learning-Konzepten wie neuronalen Netzen, Autoencodern, Generative Adversarial Networks, Transformers und Natural Language Processing erforderlich.
Um einen Job als Deep-Learning-Spezialist zu bekommen, benötigen Sie wahrscheinlich einen Abschluss in Informatik und möglicherweise einen Master-Abschluss in Maschinellem Lernen oder Künstlicher Intelligenz. Eine Promotion ist nicht unbedingt erforderlich, es sei denn, Sie möchten in die Forschung gehen. Sie können jedoch durch Absolvierung von Online-Kursen und Beiträgen zu Open-Source-Projekten Ihre Fähigkeiten verbessern.
Der Karriereweg im Deep Learning beginnt oft als Softwareentwickler oder Datenanalyst und führt über Positionen wie Datenwissenschaftler oder maschinellem Lerningenieur zu einer Spezialisierung als Deep-Learning-Spezialist. Möglicherweise müssen Sie zu einem Unternehmen wechseln, das Deep Learning betreibt, um sich weiterzuentwickeln. Es besteht auch die Möglichkeit, in die Forschung zu gehen, um das Feld vertiefend zu erforschen. Insgesamt bietet Deep Learning viel Potenzial für eine spannende und erfolgreiche Karriere.