Deep Learning Experten in Nürnberg
, die innerhalb weniger Minuten per KI vermittelt werdenBeauftragen Sie Experten, die neuronale Netze für Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung und prädiktive Systeme entwickeln, trainieren und bereitstellen. FRATCH verbindet Sie schnell und präzise mit geprüften, verfügbaren Freelancern, deren Fähigkeiten genau zu Ihrem Projekt passen.
Lerne FRATCH Experten in Nürnberg kennen, die kürzlich Deep Learning eingesetzt haben
David O.
Letzte Position:
Machine-Learning-Forscher bei Pattern Recognition Lab, FAU
- Feinabstimmung und Evaluierung alternativer Backbone-Architekturen für den AFFGAN-Handschriftsstil-Encoder, um schriftstellerspezifische Merkmale besser zu erfassen; Benchmarking gegenüber der ursprünglichen Baseline-Architektur und Ersetzung der veralteten VGG19-Architektur durch einen benutzerdefinierten Transformer-basierten Encoder.
- Erweiterung des Systems über die Synthese auf Wortebene hinaus zur zeilenweisen Handschriftgenerierung durch Integration und Anpassung einer bestehenden Zeilengenerierungsarchitektur zur Unterstützung vollständiger Sätze.
- Bereitstellung der Handschriftgenerierungspipeline als Webanwendung, mit der Nutzer einen Schreibstil auswählen, eigenen Text eingeben und sofort ein entsprechendes Handschriftbild erzeugen können.
- Integration von TrOCR in ein Teacher-Student-Destillierungsframework zur Bewertung und Verbesserung der Lesbarkeit generierter Handschrift; Verbesserung der OCR-Genauigkeit um 20% gegenüber der Baseline.
- Steigerung der Auswahlraten in Nutzerstudien um 40%, was eine deutliche Verbesserung der wahrgenommenen Qualität und des Realismus der generierten Handschrift gegenüber dem Baseline-Modell zeigt.
Technologien: PyTorch, Python, GANs, CNN, ViT, TrOCR, Streamlit, CUDA.
Muntaha S.
Letzte Position:
KI-Ingenieur (Freiberuflich) bei Upwork
- Erfolgreiche Umsetzung von mehr als 40 KI-Projekten und 23 strategischen Beratungen für internationale Kunden (USA, Europa, Nahost) mit einer Erfolgsquote von 98% und dem Aufbau langfristiger Partnerschaften.
- Entwicklung und Bereitstellung produktionsreifer KI-Lösungen in den Bereichen Computer Vision, NLP, Deep Learning und Generative AI (LLMs, RAG-Pipelines, Stable Diffusion, OCR, Chatbots), wodurch Automatisierung ermöglicht und die Effizienz der Kunden um bis zu 70% gesteigert wurde.
- Entwicklung und Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs), einschließlich Prompt Engineering und Integration in Wissensdatenbanken von Unternehmen, was zu besseren Entscheidungen und weniger manuellem Aufwand führte.
- Entwicklung von Echtzeit-Anwendungen für Computer Vision (Erkennung, Segmentierung, OCR) und Integration in Geschäftssysteme, wodurch Genauigkeit und Skalierbarkeit deutlich verbessert wurden.
- Beratung von Start-ups und Unternehmen zu KI-Strategie, Architektur und Bereitstellung (Cloud und On-Premise), wodurch die Produktentwicklung beschleunigt und die Markteinführungszeit verkürzt wurde.
- Steuerung vollständiger KI-Projektlebenszyklen (Anforderungserfassung, Lösungsdesign, Bereitstellung, Support) in agilen, internationalen und funktionsübergreifenden Umgebungen mit Fokus auf qualitativ hochwertige Ergebnisse.
Pawan S.
Letzte Position:
CAPTCHA Recognition using CRNN
- Ein CRNN-Modell mit VGG16- und BiLSTM-Backbone zur Erkennung textbasierter CAPTCHAs entwickelt
- Eine Zeichenfehlerrate von 9.37% und eine Sequenzgenauigkeit von 68.36% auf Validierungsdaten erreicht
- Die Datenaugmentierungspipeline um Verzerrungen, Rausch-Injektion und Störelemente erweitert, um die Robustheit zu verbessern
- Eine detaillierte Fehleranalyse zu verwechselbaren Zeichen (O, Q, D) durchgeführt und eine fehlerbezogene Augmentierung vorgeschlagen
- Tech Stack: Python, TensorFlow/Keras, OpenCV, NumPy, Matplotlib
Puranjan B.
Letzte Position:
Praktikum - Generative KI bei Continental
- Bilder von Reifen und deren Merkmalsbeschreibungen gesammelt.
- Datensatz mit Bild-Metadaten mit pandas bereinigt.
- Merkmals-Embeddings der Bilder in der Chroma-Vektordatenbank gespeichert.
- Bildaugmentierungen eingesetzt, um die Datensatzgröße zu erhöhen.
- sklearn verwendet, um Datensätze zu mischen, und imbalanced-learn, um Klassengrößen im Datensatz auszugleichen.
- PyTorch genutzt, um verschiedene neuronale Netze zu trainieren und zu testen.
- Modell mit einer eigenen Genauigkeitsmetrik auf Basis einer Ähnlichkeitssuche in ChromaDB validiert.
- Vorhersagen der Genauigkeit mit matplotlib visualisiert.
- Trainiertes Modell in DreamBooth integriert, um ein Stable-Diffusion-Modell zu trainieren und neue Reifenbilder zu generieren.
- Eigenes Docker-Image im Amazon Elastic Container Registry für das Machine-Learning-Skript erstellt.
Uddipan B.
Letzte Position:
Mitglied des Forschungsteams bei Munich Music Labs, TUM
- Fokus auf die Erforschung der Schnittstelle zwischen Musik und KI.
Musaib P.
Letzte Position:
Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen bei Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg
- Untersuchung der Äquivalenz zwischen dem Tiny Reasoning Model (TRM) und Diffusionsmodellen für strukturierte Schlussfolgerungsaufgaben wie Sudoku und Labyrinthlösungen.
- Erforschung der Schlussfolgerungs- und Generierungsfähigkeiten von Diffusionsmodellen in symbolischen Problemlösungsumgebungen.
Ashmi J.
Letzte Position:
Softwareentwickler bei Myrix Labs
- Entwickelte leistungsstarke APIs mit FastAPI und MongoDB und integrierte Live-Wetterdaten (NOAA, NWS).
- Entwickelte einen KI-Chatbot mit OpenAI-APIs – kontextbezogen nach Standort, Beruf und Interessen.
- Erstellte Admin-Dashboard-APIs für Echtzeit-Überwachung und unterbrechungsfreie Konfiguration.
- Integrierte Stripe Embedded Payments mit sicheren Transaktionen und Abonnementverwaltung über Webhooks.
Ekaansh K.
Letzte Position:
Masterarbeit – LLM-gestütztes RAG-System bei Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Entwicklung eines RAG-Systems zur Automatisierung von Studierendenanfragen mit 96 % Genauigkeit, erstellt mit FastAPI und LangChain und auf dem Universitätsserver mit Docker bereitgestellt.
- Bewertung der Leistung mit RAGAS durch den Vergleich von LLMs (Llama3.3, Llama3.1, GPT-4o-mini), Vektor-Embeddings und verschiedenen Retrieval-Techniken innerhalb der RAG-Pipeline.
- Technische Skills: Python, FastAPI, Docker, AWS, LangChain, LangSmith, NLP, HTML, CSS
Entdecke mehr als 15.000 Top-Freelancer
Statistiken von Experten, die Deep Learning einsetzen
Aggregiert aus den beruflichen Profilen passender Freelancer.
Berufserfahrung
7 Jahre (Deutschland: 13 Jahre)
Positionsdauer
1,3 Jahre (Deutschland: 2,1 Jahre)
Positionen pro Freelancer
5 (Deutschland: 8)
Häufigste Fachbereiche
Informationstechnologie (IT), Produktentwicklung, Forschung und Entwicklung (F&E)
Häufigste Branchen
Informationstechnologie (IT), Bildung, Fertigung
Fokus der Zertifizierungen
Business Intelligence, Informationstechnologie (IT), Forschung und Entwicklung (F&E)
Bachelor-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 98%)
Master-Abschluss oder höher
100% (Deutschland: 86%)
Zertifizierungen pro Freelancer
2
Häufigste Sprachen
Englisch, Deutsch, Bengalisch
Sprechen zwei oder mehr Sprachen
100% (Deutschland: 99%)
Basierend auf unserem Profilpool, Stand 29 Okt 2026.
Tagessatzverteilung
Das Diagramm zeigt, wie sich die Tagessätze der Experten in dieser Technologie in Nürnberg verteilen, basierend auf aktuellen Verträgen auf unserer Plattform. Jeder Balken deckt eine Tagessatzspanne ab – seine Höhe zeigt, welcher Anteil der Experten innerhalb dieser Spanne abrechnet.
Durchschnittssätze von Experten in Nürnberg, die Deep Learning einsetzen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Verträgen und enthalten keinen FRATCH-Aufschlag.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 29 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
Branchenfokus der Deep Learning Experten
Sieh, in welchen Branchen unsere gematchten Freelancer am häufigsten tätig sind — jede Zahl wird live aus den Freelancern auf FRATCH berechnet.
- Informationstechnologie (IT) (100%)
- Bildung (75%)
- Fertigung (50%)
- Automotive (38%)
- Gesundheitswesen (38%)
- Einzelhandel (25%)
- Luft- und Raumfahrt und Verteidigung (13%)
- Kunst und Handwerk (13%)
Bitte beachte, dass Freelancer in mehreren Branchen tätig sein können, daher überschneiden sich die Prozentwerte.
Über die Technologie
Was Deep Learning leistet
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der geschichtete neuronale Netze nutzt, um Muster in großen, komplexen Datensätzen zu erkennen. Es ermöglicht Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Empfehlungssysteme, Prognosen und generative KI. Modelle lernen nützliche Darstellungen aus Beispielen, statt sich ausschließlich auf manuell definierte Regeln zu stützen.
Typische Anwendungen
Deep Learning kommt in Produkten und Systemen zum Einsatz, die unstrukturierte Daten interpretieren oder sich durch Training verbessern müssen.
- Objekte, Fehler und Gesichter in Bildern oder Videos erkennen
- Dokumente, Nachrichten, Audiodateien und Kundenanfragen klassifizieren
- Texte, Bilder, Sprache und Code erstellen oder zusammenfassen
- Nachfrage, Ausfälle, Risiken und andere Geschäftssignale prognostizieren
Ökosystem und Tools
Fachleute arbeiten mit Python und Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Keras. Projekte können Jupyter, Hugging Face, scikit-learn, CUDA und GPU-Cloud-Dienste für Experimente und Training nutzen. Für den produktiven Einsatz sind außerdem APIs, Docker, Kubernetes, Modell-Registries, Monitoring und Datenpipelines wichtig.
Wann Unternehmen Spezialisten benötigen
Freelance-Expertise ist hilfreich, wenn ein Team einen vielversprechenden Anwendungsfall hat, aber nicht über die Kapazitäten verfügt, Daten aufzubereiten, Architekturen zu testen oder Modelle zuverlässig zu betreiben. Sie kann außerdem einen Proof of Concept beschleunigen, einen bestehenden Machine-Learning-Workflow modernisieren oder ein trainiertes Modell in die Produktion überführen.
- Trainingsdaten sind uneinheitlich, begrenzt oder schwer zu kennzeichnen
- Ergebnisse des Prototyps lassen sich nicht in ein zuverlässiges Produkt überführen
- Inferenzkosten, Latenz oder Hardware-Nutzung müssen verbessert werden
- Ein Team benötigt praktische Beratung zu Open-Source- oder eigenen Modellen
Was starke Fachleute liefern
Starke Spezialisten verbinden die Modellqualität mit den geschäftlichen Anforderungen. Sie definieren geeignete Bewertungsmethoden, schaffen reproduzierbare Experimente und erklären die Abwägungen zwischen Genauigkeit, Geschwindigkeit, Kosten und Interpretierbarkeit. Außerdem berücksichtigen sie Datenschutz, Verzerrungen, Sicherheit und Monitoring bereits vor der Bereitstellung, statt diese Themen nachträglich zu behandeln.
Zusammenarbeit in Nürnberg
Deep-Learning-Arbeit kann remote erledigt werden, wenn Datenzugriff, Dokumentation und Prüfprozesse gut organisiert sind. Die Zusammenarbeit vor Ort in Nürnberg kann Teams in der Fertigung, Logistik, im Gesundheitswesen, in der Forschung und in anderen datenintensiven Bereichen dabei helfen, Modelle an betriebliche Anforderungen anzupassen. Eine klare Kommunikation auf Englisch oder Deutsch kann wichtig sein, wenn Spezialisten eng mit lokalen Stakeholdern zusammenarbeiten.
Häufig gestellte Fragen
Unsicher, wo du bei Deep Learning anfangen sollst? Diese Antworten decken das Wichtigste ab.
Deep Learning wird für Aufgaben wie visuelle Qualitätsprüfung, Spracherkennung, Dokumentenverständnis, Nachfrageprognosen und Empfehlungen eingesetzt. Es ist besonders nützlich, wenn Systeme aus Bildern, Audiodateien, Texten oder anderen großen Datenmengen lernen müssen.
Deep Learning kann Darstellungen direkt aus komplexen Daten lernen, während viele traditionelle Methoden des maschinellen Lernens stärker von manuell ausgewählten Merkmalen abhängen. Traditionelle Ansätze lassen sich bei kleineren strukturierten Datensätzen möglicherweise leichter trainieren und erklären. Die richtige Wahl hängt daher von den Daten, dem Ziel und den betrieblichen Rahmenbedingungen ab.
Ein starker Deep Learning-Spezialist verbindet häufig Kenntnisse über neuronale Netze mit Python, Data Engineering, Statistik und Softwareentwicklung. Erfahrung mit PyTorch oder TensorFlow, Cloud-GPUs, Docker, APIs, Modell-Monitoring und verantwortungsvoller KI kann für den produktiven Einsatz wichtig sein.
Der erforderliche Hintergrund hängt von der Aufgabe ab. Für einen Proof of Concept können Erfahrungen mit Datenaufbereitung, Modellauswahl und Bewertung ausreichen, während ein produktives System nachweisbare Erfahrung mit Bereitstellung, Monitoring, erneutem Training und Leistungsmanagement erfordert. Fragen Sie nach Beispielen, die mit Ihren Daten und Ihrer Bereitstellungsumgebung vergleichbar sind.
Ja. Deep Learning-Projekte können remote umgesetzt werden, wenn Spezialisten sicheren Datenzugriff, klare Dokumentation und zuverlässige Kanäle für technische Abstimmungen erhalten. Treffen vor Ort in Nürnberg können dennoch für Workshops, Werksbesuche oder die enge Zusammenarbeit mit Fachteams wertvoll sein.
Das Training von Deep Learning-Modellen profitiert häufig von GPUs, insbesondere bei großen Vision-, Sprach- oder generativen Modellen. Kleinere Experimente und Inferenz-Workloads können je nach Modellgröße, Latenz- und Kostenanforderungen auf CPUs, Edge-Geräten oder bestehender Infrastruktur laufen.
Achten Sie auf klare Bewertungskriterien, reproduzierbare Experimente und Tests mit Daten, die den realen Betriebsbedingungen entsprechen. Ein kompetenter Deep Learning-Fachmann sollte Fehlerfälle, Einschränkungen der Daten, Verzerrungsrisiken, Abwägungen bei der Bereitstellung und die Überwachung der Modellleistung nach der Veröffentlichung erklären können.
Vor dem Start sollte ein Freelancer das Geschäftsziel, die Datenhoheit, den Kennzeichnungsprozess, die Erfolgskriterien und die Zielumgebung klären. Bei Deep Learning ist es außerdem wichtig, die verfügbare Rechenleistung, Datenschutzvorgaben, erwartete Latenz, Zuständigkeiten für die Wartung und die Zulässigkeit von Open-Source- oder proprietären Modellen zu verstehen.
Der durchschnittliche Stundensatz von Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, liegt bei 45 €, was einem Tagessatz von etwa 362 € bei einem 8-Stunden-Tag entspricht.
Von den Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben 100% mindestens einen Bachelor-Abschluss und 100% mindestens einen Master-Abschluss.
Freelancer in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, haben im Durchschnitt 7 Jahre Berufserfahrung; ein einzelnes Projekt dauert typischerweise etwa 1,3 Jahre.
Die häufigsten Sprachen unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Englisch (100%), Deutsch (88%) und Bengalisch (25%).
Die häufigsten Industrien unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (100%), Bildung (75%) und Fertigung (50%).
Die häufigsten Bereiche unter Freelancern in Nürnberg, Deutschland, die Deep Learning in ihren letzten Projekten eingesetzt haben, sind Informationstechnologie (IT) (88%), Produktentwicklung (88%) und Forschung und Entwicklung (F&E) (88%).
Hauptstandorte der FRATCH Experten, die kürzlich Deep Learning eingesetzt haben
Unsere Freelancer und Interim-Experten sind in der gesamten DACH-Region zuhause — verfügbar vor Ort in den wichtigsten Wirtschaftszentren oder komplett remote. Wähle einen Standort und entdecke passende Spezialisten, lokale Markteinblicke und aktuelle Verfügbarkeiten.
Berlin 
Hamburg 
München Länder:
Kostenlose Demo vereinbaren
Kontaktiere uns und das FRATCH-Team meldet sich innerhalb von 4 Stunden bei dir.
Möchtest du lieber direkt mit uns in Kontakt treten?
Wir haben immer Zeit für einen Anruf oder eine E-Mail!
Philipp Thomaschewski
FRATCH CEO
