Deep Learning für Computer Vision: Von CNNs zu GANs

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Computer lernen, die visuelle Welt zu „sehen“ und zu interpretieren? Von der Objekterkennung in Echtzeit bis hin zur Erstellung völlig neuer Bilder – die Macht liegt in modernen Deep-Learning-Architekturen. Dieser Kurs bietet einen praxisorientierten Einstieg von den Grundlagen der Convolutional Neural Networks (CNNs) bis hin zu den fortgeschrittenen Modellen, die die beeindruckendsten visuellen KI-Systeme von heute antreiben. Sie werden über die einfache Bildklassifizierung hinausgehen und die Fähigkeiten erwerben, anspruchsvolle Computer-Vision-Systeme für vielfältige Aufgaben zu implementieren. Anhand klarer, textbasierter Erklärungen und Codebeispiele lernen Sie, wie ein Experte für Computer Vision zu denken. Was Sie lernen werden: - Die Entwicklung von CNNs von klassischen Designs bis hin zu modernen Architekturen wie ResNet und Inception verstehen. - Objekterkennungsmodelle entwickeln, um mehrere Objekte in einem Bild mithilfe von Single Shot Detector (SSD)-Techniken zu identifizieren und zu lokalisieren. - Künstlerische Bilder erstellen, indem Sie Neural Style Transfer implementieren, um Inhalt und Stil verschiedener Bilder zu kombinieren. - Die Grundlagen der generativen KI erforschen, indem Sie Generative Adversarial Networks (GANs) von Grund auf entwickeln und trainieren. - Üben Sie die Aufbereitung von Bilddatensätzen und die Bewertung der Modellleistung für reale Computer-Vision-Anwendungen. - Implementieren Sie komplexe Modelle Schritt für Schritt mit den beliebten Python-Frameworks TensorFlow und Keras. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten und wichtigen Fachbegriffen, bevor Sie zu praktischen Übungen übergehen, in denen Sie das Gelernte anwenden. Sie folgen schriftlichen Anleitungen, um jeden Modelltyp zu erstellen und zu trainieren und Ihr Verständnis durch praktische Übungen zu festigen. Dieser Kurs richtet sich an Lernende mit Grundkenntnissen in Python und Machine Learning. Vorkenntnisse in Computer Vision sind nicht erforderlich. Starten Sie noch heute Ihre Reise in die Welt der modernen Computer Vision.