Künstliche Intelligenz - Spezialisierung - Bildverarbeitung mit Deep Learning (CV)

3-tägiger iX Workshop (+ optional buchbarer 1-Tages Vorbereitungsworkshop direkt davor)

Schulungsziel

Künstliche Intelligenz (KI) und neuronale Netze revolutionieren derzeit die automatische Verarbeitung von Bildern und Videos. Die Erkennung von Gesichtern, Objekten und Zeichen in Bildern und die automatische Klassifikation von Bildern erlauben effizientere Prozesse und neuartige Anwendungen bei der Verarbeitung von Bildmaterial. In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen zum Einsatz von neuronalen Netzen und Deep Learning mit Tensorflow zur Bildverarbeitung und die neusten Entwicklungen in diesem dynamischen Feld verstehen und anzuwenden.

Mit diesem 3-tägigen intensiven Workshop steigen Sie ein in die spannende Welt der Computer Vision (CV) mit Deep Learning. Nach einer Einführung widmen wir uns gemeinsam den Grundlagen zur Verarbeitung von Bilddaten in neuronalen Netzen und der Anwendung von entwickelten Modellen. Anschließend lernen Sie die neusten Entwicklungen in diesem Umfeld verstehen und anzuwenden. Zudem erfahren Sie, welche fertigen Softwarelösungen es bereits für verschiedene CV-Aufgaben gibt.

Der Workshop enthält zahlreiche praxisnahe Übungen, mit denen Sie Ihr erworbenes Wissen testen und vertiefen können. Dabei werden Sie von den Referenten unterstützt. Die Vermittlung des Wissens erfolgt mit anschaulichen Erklärungen sowie Übungen, nicht mit großen Formel-Bergen. Somit hat jeder Interessierte, die Möglichkeit, die Funktionsweise der Algorithmen nachzuvollziehen.

Nach diesem Kurs werden Sie Begriffe wie Embeddings, Object Detection, Image Segmentation, Attention Mechanisms, GANs und viele mehr nicht nur einzuordnen wissen, sondern verstehen die dahinterliegenden Methoden auch und können sie praktisch anwenden.

Vorbereitung:

Wir empfehlen als Vorbereitung auf den Kurs und als Auffrischung Ihrer Machine Learning und Tensorflow Kenntnisse, unseren zusätzlich buchbaren 1 Tages Vorbereitungsworkshop. Dieser findet direkt vor dem eigentlichen Kurs statt.

Haben Sie bisher gar keine Kenntnisse im Bereich Machine Learning und Tensorflow empfehlen wir unseren 4 Tages KI-Intensivkurs mit vielen Übungen oder für den schnellen Einstieg unseren 2 Tages Tensorflow Kurs mit Übungen für Zuhause im Nachhinein.

Ziele:

• Grundlagen und Anwendung von neuronalen Netzen/Deep Learning Techniken in der Bildverarbeitung
• Fortgeschrittene Deep Learning Anwendungen in der Bildverarbeitung
• Selbstständiges Programmieren mit Tensorflow zur Anwendung von Deep Learning auf Bilddaten
  
  
  

Voraussetzungen

• Python Kenntnisse
• Basis Kenntnisse Tensorflow
• Basis Kenntnisse im Bereich Machine/Deep Learning
• Benötigen Sie eine Auffrischung Ihrer Kenntnisse, empfehlen wir unseren zusätzlich buchbaren 1-Tages Vorbereitungskurs, der direkt vor dem Kurs stattfindet
• Sollten Sie die Voraussetzungen nicht erfüllen, empfehlen wir unseren 4 Tage KI-Intensivkurs.
• Zum Programmieren wird lediglich ein gängiger Webbrowser benötigt. Zusätzliche Software ist nicht nötig.
• Für diesen Kurs verwenden wir die OpenSource Plattform BigBlueButton. Alles, was Sie dafür benötigen, ist ein Mikrofon oder Headset und einen aktuellen Browser (Firefox/ Chrome).
• Bitte nutzen Sie für den Ticketkauf eine E-Mail-Adresse, auf die Sie freien Zugriff haben.

Zielgruppe

• Softwareentwickler:innen und KI-Enthusiast:innen mit Basiskenntnissen in Python und Machine Learning mit Tensorflow.

Inhalte (für mehr Details auf die einzelnen Punkte klicken)

Optionaler zusätzlich buchbarer Vorbereitungstag (direkt vor dem eigentlichen Kurs)

• Überblick Künstliche Intelligenz & Machine Learning (ML)
• Entwicklungsprozess von ML Modellen
• Schneller Crash Kurs in Python und dem Scientific Stack (Numpy, Jupyter, Matplotlib, Pandas)
• Deep Learning Grundlagen
• Deep Learning in der Praxis mit Tensorflow

Spezialisierung Bildverarbeitung mit Deep Learning

Trainer Philipp Braunhart

Philipp ist Freelance Machine Learning Engineer und Trainer. Bei Siemens hat er skalierbare Artificial Intelligence (A.I.) Lösungen im IoT Umfeld entwickelt. Von der Physik (B.Sc.) hat er sich in Richtung A.I. insbesondere Deep und Machine Learning (M.Sc.) entwickelt. Ob Deep Reinforcement Learning in der Robotik, Qualitäts-Vorhersagen bei Fertigungs-prozessen oder Anomalieerkennung bei Prüfergebnissen von Flachbaugruppen: Es reizt ihn stets praktische Probleme mit Hilfe von intelligenten Algorithmen zu lösen. Durch bildliche, einfach verständliche Erklärungen hilft er anderen Hürden zu überwinden, um ebenso viel Begeisterung für Machine Learning zu entwickeln.

Trainer Moustapha Karaki

Moustapha ist ein Machine Learning Engineer und Berater bei IBM für die Anwendung von AI in Unternehmen. Unter anderem am Fraunhofer IPK in der Forschungs-gruppe "Sicherheitstechnologien", in Projekten in der Automobil-Branche, im Maschinenbau (B.Sc.) sowie bei IBM sammelte er Erfahrungen zu Deep und Machine Learning, Computer Vision un Robotik. Hierauf lag auch der Fokus seines M.Sc. in Computational Engineering Science. Zu seinen bisherigen Projekten gehören unter anderem Personenerkennung zur Sicherheit, Produkt-Qualitätsoptimierung basierend auf Maschinen-sensoren, und intelligente IoT Systeme in der Automobilindustrie. Durch seine Arbeit in der Beratung wurde ihm bewusst, wie wichtig es für die Menschen ist, eine AI-orientierte Denkweise zu haben. Die Verbreitung dieses Wissens ist sein Beitrag auf dem Weg zur kommenden Transformation.

Durchführung

Ist die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, wegen Verhinderung eines Referenten, wegen Störungen am Veranstaltungsort oder aufgrund zu geringer Teilnehmerzahl (weniger als 50%) nicht möglich, werden die Teilnehmer spätestens 7 Tage vorher durch das heise Events-Team informiert.

Online - Workshop, Workshop-Dauer: jeweils 09:00 - 17:00 Uhr

Nehmen Sie jetzt unkompliziert an unserem Online-Workshop teil.
Selbstverständlich sind die Inhalte online die gleichen wie in dem Präsenz-Workshop. Sie können Fragen stellen und sich mit dem Referenten und den anderen
Teilnehmern austauschen. Die begrenzte Teilnehmerzahl garantiert ein effektives und abwechslungsreiches Lernerlebnis – sicher und bequem in Ihrem Arbeitsumfeld.