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


(3-tägiger iX Workshop)

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.


Ziele:

- Verständnis der Repräsentation von Bildern für Algorithmen

- Überblick: neuronale Netze und Deep-Learning-Techniken zur Bildverarbeitung

- Selbstständiges Programmieren mit Tensorflow zur Anwendung von Deep Learning auf Bilddaten

Voraussetzungen

- Python Kenntnisse

- Basis Kenntnisse Tensorflow

- Kenntnisse des Entwicklungs-Prozesses von ML/DL-Modellen (z.B. CRISP-DM)

- Bitte bringen Sie ein eigenes Notebook mit zum Workshop! Es wird ein gängiger Webbrowser benutzt. Zusätzliche Software ist nicht nötig.

Zielgruppe

  • Softwareentwickler und KI-Enthusiasten mit Basiskenntnissen in Python und Machine Learning mit Tensorflow

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 14 Tage vorher durch das heise Events-Team informiert.

Kontakt

Haben Sie Fragen zu der Organisation oder der Veranstaltung? Gern beantworte ich Ihre Fragen per E-Mail!

Jennifer Rypalla // jery@heise.de

Termine & Preise

18. - 20.05.2020, Frankfurt am Main

DE-CIX Managament GmbH, Lindleystraße 12, 60314 Frankfurt am Main

Tickets Frankfurt am Main

Preise

Frühbucherpreis: 2.250,00 € *

Standardpreis:  2.475,00 €

Alle Preise inkl. MwSt.

* 10% Frühbucherrabatt bis 6 Wochen vor Veranstaltungsbeginn

Agenda & Trainer

Programm Tag 1 und 2

Einführung
- Anwendungsbeispiele
- Einordnung KI, ML, DL und CV (Computer Vision)
- Aufgabenbereiche
- CV im Business Kontext


Grundlagen
- Methoden der klassischen Bild-Vorverarbeitung
- Methoden der Image Classification mit Übungen
- Methoden des Similarity Learning und Embeddings mit Übungen
- Methoden der Object Detection mit Übungen
- Methoden der Image Segmentation mit Übungen

Programm Tag 3

Aktuelle Entwicklungen
- Einführung in die Erklärbarkeit von CV Algorithmen
- Einführung in generative Algorithmen (GANs)
- Einführung in Attention Mechanisms

Ausblick
- Existierende Lösungen für viele CV Aufgaben
- Weitere Trends
- Ask-Me-Anything Session

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 Fertigungsprozessen oder Anomalieerkennung bei Prüfergebnissen von Flachbaugruppen: Es reizt ihn stets praktische Probleme mit Hilfe von intelligenten Algorithmen zu lösen. Mit großer Freude gibt Philipp sein Wissen weiter. Durch bildliche, einfach verständliche Erklärungen hilft er anderen Hürden zu überwinden, um ebenso viel Begeisterung für Machine Learning zu entwickeln.



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 Forschungsgruppe"Sicherheitstechnologien", in Projekten in der Automobil-Branche, im Maschinenbau (B.Sc.) sowie bei IBM sammelte er Erfahrungen zu Deep und Machine Learning, Computer Vision und 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 Maschinensensoren, 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.