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Kurs-ID: EKI_20137

Kurs KI Bilderkennung in Python - Deep Learning mit Keras

Kurs mit Keras-Tensorflow. Grundlagen von Machine Learning Bilderkennung

Unser Deep Learning Kurs führt Deep Learning (DL) Algorithmen für den Bereich der KI Bilderkennung ein. Das Besondere ist, dass jeder Teilnehmer in dieser Schulung auf einer eigenen high-performance GPU (NVIDIA Tesla P100) in der Cloud rechnet. Bilderkennung programmieren zu erlernen mit vielen praxis-orientierten Aufgaben ist das Ziel der Schulung. DL Algorithmen sind derzeit eine der wichtigsten Algorithmusklasse des Maschinellen Lernens, einem Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI, englisch: Artificial Intelligence (AI)) und sind bereits in vielen Bereichen in unserem Alltag integriert.

Dieser Kurs hat seinen Schwerpunkt in der Bilderkennung mit KI Algorithmen. Drei häufige Anwendungsfelder mit Bilddaten im Bereich Maschinelles Lernen Bilderkennung werden behandelt: Objektdetektion mit Bounding Boxes, Klassifikation von Bildern und Semantische Segmentierung. In der Industrie werden die behandelten Algorithmen u.a. in folgenden Bereichen eingesetzt:

  • Erkennen von Symbolen (z.B. Zahlen und Buchstaben)
  • Produktionsüberwachung (das visuelle Erkennen von Fehlern/Verschleiß bei Bauteilen)
  • Pixel-weises Erkennen von Objekten / Menschen auf Dronen- bzw. Satellitenbildern,
  • Visuelle Defekterkennung während des Produktionsprozess
  • Erkennen von Objekten auf Kamerabildern, um so z.B. eine Sortierung, ein Greifen, o.ä. zu ermöglichen
  • Die Lagebestimmung von Objekten auf Bild/Videodaten erkennen,
  • Textur-/Oberflächenanalyse,
  • Das automatische Tagging von Bildern, z.B. zur Ermöglichung einer textuellen Bildsuche

Was lernen Sie im Kurs für Python Bilderkennung?

Diese Schulung führt in das Gebiet der Neuronalen Netze (Deep Learning Algorithmen) ein. Es werden die am häufigsten verwendeten Deep Learning Bildverarbeitungs Algorithmen (Neuronale Netze) theoretisch behandelt (u.a. Multi Layer Perceptron, Convolutional Neural Network) und in praktischen Übungen lernen Sie in Python mit den Framework Keras / Tensorflow mit high-performance GPUs Algorithmen für KI Bilderkennung zu programmieren. Python ist im Deep Learning die am häufigsten verwendete Sprache und Keras / Tensorflow ist eine der beliebtesten Bibliotheken zur einfachen Umsetzung von Deep Learning Algorithmen.

Verschiedene Neuronale Netze werden im Seminar auf unterschiedlichen Datensätzen trainiert. Wir behandeln typische Anwendungsfälle der Deep Learning Bilderkennung (Objektdetektion mit Bounding Boxes, Semantische Segmentierung, Bild-Klassifizierung). Dabei lernen wir die Leistungsfähigkeit der Algorithmen kennen und behandeln typische Probleme während des Trainings und deren Lösungsmöglichkeiten (u.a. Regularisierung während des Trainings).

Einfache Neuronale Netze mit verschiedenen Schichten (Layern) werden von den Teilnehmern entworfen und mit dem Framework Keras / Tensorflow in der Programmiersprache Python in der Cloud mit Jupyter Notebooks auf high-performance GPUs programmiert und trainiert. Es werden die Grundlagen vermittelt, um sich nach dem Seminar selbstständig weitere Anwendungsfälle im Deep Learning,  mit Fokus auf AI Bilderkennung, anzueignen und das Gelernte auf die eigene Problemstellungen anwenden zu können.

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Seminarinhalte

  • Multi-Layer-Perceptron (MLP)
  • Convolutional Neural Network (CNN)
  • Wichtige Layer: ReLU, Dense, Conv2D, Max-Pooling,...
  • Objektdetektion mit Bounding Boxes
  • Bildklassifizierung, Semantische Segmentierung
  • Overfitting & Trainings-, Test- und Validierungdaten
  • Trainingsüberwachung mit Keras Callbacks
  • Netzwerke mit wenig Daten trainieren
  • Tipps, wie man eine neue DL Aufgabe angeht
  • Schulung mit GPUs + GPU Setup danach nutzbar

Kursthemen

Das Training KI Bilderkennung in Python - Deep Learning mit Keras ist folgenden Themen zugeordnet:

 

Zielgruppe

Diese Deep Learning Bildverarbeitung Schulung ist für technisch interessierte Fachkräfte, welche die Python Bilderkennung mit Deep Learning Algorithmen erlernen möchten. In der Arbeit möchten Sie Deep Learning Algorithmen in Keras (Tensorflow) programmieren und trainieren können. Nebenbei lernen Sie in der Schulung den Umgang mit GPUs.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Python oder solide Erfahrung in einer anderen Programmiersprache werden vorausgesetzt. Erste einfache Erfahrung mit Bilddaten ist notwendig. Folgende Kenntnisse sind sehr hilfreich: Eine Funktion in Python schreiben, for-Schleife, Laden von Python-Modulen, einen einfachen Plot mit Matplotlib erstellen, Grundfunktionen der Numpy-Bibliothek, ein Bild als Matrix von Farbkanälen verstehen (RGB x Breite x Höhe).

Sehr empfehlenswert sind außerdem grundlegende Vorkenntnisse im Bereich der Statistik (Mittelwert, Median, Standardabweichung, Normalverteilung), Kenntnisse grundlegender mathematischer Symbole und Begriffe (Summenzeichen, Integral, Funktion, Ableitung, Exponentialfunktion).

Jupyter Notebook wird als Programmieroberfläche verwendet. Vorkenntnisse sind nicht notwendig.Hilfestellung, Dokumentation und weiterführende Informationen im Internet sind meist auf Englisch. Daher sind die Folien im Kurs auf Englisch. Das Seminar selbst wird auf Deutsch gehalten.

Dauer und Zeiten

3 Kurstage

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Termine

  • 03.06.24 - 05.06.24OnlineAnmelden
  • 11.09.24 - 13.09.24OnlineAnmelden

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Kurspreis für offene Schulungen

1350,00 € zzgl. 19% MwSt. (1606,50 € inkl. 19% MwSt.)

Hinweis

  • Die Teilnehmer benötigen für die Übungsaufgaben Laptops. Wir empfehlen, Ihren eigenen Laptop mitzubringen. Ein Laptop mit GPU wird nicht benötigt.
  • Bitte prüfen Sie, ob Ihr Firmenlaptop Zugangsbeschränkungen im Internet hat. Die digitalen Unterlagen (Skript, Code, Dateien) werden im Seminar online zum Download zur Verfügung gestellt. Sie erhalten vor dem Seminar per E-Mail den Link zu einer Testdatei zum Download, um dies überprüfen zu können.
  • Sie sollten sich in firmenfremde WLAN-Netze registrieren können. Das Programmieren und das Trainieren der Algorithmen erfolgt auf GPUs in der Cloud, welche über eine URL direkt im Browser aufgerufen wird. Sie erhalten vor dem Seminar per E-Mail einen Link, um zu testen, ob Einstellungen den Zugriff auf die Cloud beeinträchtigen.
  • Als Backup Lösung ist es möglich, dass der USB Port bei Ihrem Laptop freigeschalten ist, um damit verwendete Dateien oder sonstige Unterlagen übertragen zu können.
  • Im Seminar wird das Betriebssystem Windows verwendet. Der Umgang mit Ihrem verwendeten Betriebssystem und Laptop sollte bekannt sein. Insbesondere sollten Sie ohne Schwierigkeiten Sonderzeichen auf der Tastatur finden (insbesondere bei Apple Geräten werden auf manchen Tastaturen nicht immer runde, eckige bzw. geschweifte Klammern dargestellt).

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