Computer Vision mit Deep Learning in Python

Im Zuge der rasanten technischen Entwicklungen der letzten Jahre gewinnen Machine Learning und speziell Deep Learning zunehmend an Bedeutung. Besonders im Bereich der Computer Vision und Object Detection gab es rapide Fortschritte.

In diesem Workshop erhalten die Teilnehmenden eine Einführung in die Welt des Deep Learnings mit Python, speziell in den Bereichen Computer Vision und Objekterkennung. Deep Learning und Neuronale Netzwerke werden vorgestellt und erläutert. Der Gesamtprozess von den Daten bis zur fertigen Anwendung wird beleuchtet und die Teilnehmenden setzen diese Kenntnisse in einem eigenen Projekt um.

Vorkenntnisse

* Programmierkenntnise, vorzugsweise mit Python, sind zu empfehlen.
* Vorkenntnisse im Bereich Deep Learning, Data Science und Machine Learning sind hilfreich, aber nicht notwendig.

Lernziele

* Die Teilnehmenden lernen die Grundkonzepte des Deep Learnings und Neuronaler Netzwerke anhand eines konkreten Beispiels aus dem Bereich Computer Vision kennen.
* Sie lernen unter Anleitung eigene Deep-Learning-Anwendungen in Python mit modernen Frameworks und Bibliotheken umzusetzen.
* Dabei erhalten die Teilnehmenden konkrete Einblicke in die Abläufe von Data-Science-Projekten und die Bedeutung der Ausgangsdaten für den Erfolg dieser Projekte.

 

Speaker

 

Dr. Alexander Friedenberger
Dr. Alexander Friedenberger arbeitet als Data Scientist bei dem Online-Weiterbildungsanbieter Stackfuel GmbH. Als theoretischer Physiker bringt er Erfahrung mit mathematisch-statistischen Verfahren und in der Datenauswertung mit. Er erstellt Trainingsinhalte im Bereich Data Science und Machine Learning.


Dr. Wadim Wormsbecher promovierte in theoretischer Physik und ist aktuell angestellt beim Weiterbildungsanbieter für Data Analytics und Data Science StackFuel GmbH. Sein Wissen über die Verarbeitung großer Datenmengen lässt er in die Inhalte von Online-Trainings einfließen.

Silber-Sponsoren

codecentric
inovex
Opitz Consulting

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