Computer Vision mit künstlicher Intelligenz
IHK Akademie Schwaben
Nutzen
Mit modernen Techniken der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere dem so genannten Deep Learning, können viele kognitive Fähigkeiten durch Computer sehr akkurat gelernt und anschließend automatisiert ausgeführt werden. In diesem Seminar lernen Sie an ausgewählten Beispielen, wie Computer mithilfe von KI das Sehen lernen - also Bilder und bildgebende Sensorik verstehen. Sie lernen die Geschichte & Grundkonzepte hinter dem Deep Learning kennen, erhalten Einblicke in das breite Feld der Computer Vision und erfahren, welche Aufgaben eine KI übernehmen kann. Anhand von Einblicken in aktuelle
Forschungsthemen lernen Sie aber auch die Grenzen und Herausforderungen moderner KI kennen.
Forschungsthemen lernen Sie aber auch die Grenzen und Herausforderungen moderner KI kennen.
Inhalt
Anwendungen von Computer Vision und Bildverstehen
- Beispiele aus dem Alltag, der Medizin, dem Automobilbereich, dem Sport und mehr
Grundkonzepte & Theorie von KI und Deep Learning im Kontext von Computer Vision
- Die Geschichte und grundlegende Funktionsweise von Neuronalen Netzen und Deep Learning
- Das Zugpferd hinter moderner KI: Convolutional Neural Networks
- Überwachtes, halb-überwachtes und unüberwachtes Lernen
Bilder analysieren mit Deep Learning
- Bildklassifizierung
- Bildsegmentierung
- Objekterkennung & Objektverfolgung („Tracking“) in Bilddaten
- Anomalie-Erkennung
- Wie eine moderne Bildersuche funktioniert
Bilder manipulieren mit Deep Learning
- Stiltransfer ("Style Transfer")
- Bildkorrektur ("Inpainting")
Bilder "träumen" mit Deep Learning
- Generative Modelle
- Datensynthese
Aktuelle Grenzen & Herausforderungen für die Forschung
- Beispiele aus dem Alltag, der Medizin, dem Automobilbereich, dem Sport und mehr
Grundkonzepte & Theorie von KI und Deep Learning im Kontext von Computer Vision
- Die Geschichte und grundlegende Funktionsweise von Neuronalen Netzen und Deep Learning
- Das Zugpferd hinter moderner KI: Convolutional Neural Networks
- Überwachtes, halb-überwachtes und unüberwachtes Lernen
Bilder analysieren mit Deep Learning
- Bildklassifizierung
- Bildsegmentierung
- Objekterkennung & Objektverfolgung („Tracking“) in Bilddaten
- Anomalie-Erkennung
- Wie eine moderne Bildersuche funktioniert
Bilder manipulieren mit Deep Learning
- Stiltransfer ("Style Transfer")
- Bildkorrektur ("Inpainting")
Bilder "träumen" mit Deep Learning
- Generative Modelle
- Datensynthese
Aktuelle Grenzen & Herausforderungen für die Forschung
Zielgruppe
Software-Entwickler, Informatiker, technisch Versierte, Bildbearbeiter, aber auch für jegliche Interessierte
Online
(2284TYSK22A)
Termindetails
09:00
bis 12:15
Uhr
Preis
EUR 220,-