Strategische Beratung zur Auswahl und Implementierung von Computer Vision Systemen für Ihre spezifischen Anwendungsfälle.

• Zielsetzung: Optimale Nutzung von Computer Vision für automatische Bild- und Videoanalyse.

• Beratungsfelder: Tool-Auswahl, Datenannotation, Modelltraining, Sicherheitsstrategien und Best Practices für Computer Vision-Projekte.

Individuelle Unterstützung bei der Implementierung und Verwaltung von Computer Vision Lösungen und Modellen.

• Zielgruppe: Datenwissenschaftler, Entwickler und IT-Manager, die Computer Vision effizient implementieren möchten.

• Inhalte des Coachings: Modellentwicklung, Datenaufbereitung, Objekterkennung, Segmentierung und Optimierung für spezifische Anwendungen.

• Flexible Formate: Einzel- und Team-Coachings, Online und Vor-Ort, projektbezogene Unterstützung.

Praxisnahe Schulungen und Workshops zur Einführung und Nutzung von Computer Vision Techniken und Tools.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von den Grundlagen der Bildanalyse über CNNs bis zur Echtzeitanalyse und Optimierung.

• Kursformate: Präsenzschulungen, Online-Workshops, maßgeschneiderte Schulungen für Unternehmen.

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, Computer Vision Systeme für verschiedene Anwendungsfälle effizient zu nutzen.

Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Implementierung und Wartung Ihrer Computer Vision-Lösungen.

• Umfang des Supports: Technischer Support bei der Modellimplementierung, Fehlerbehebung und Optimierung von Computer Vision-Anwendungen.

• Support-Pakete: Basis-, Premium- und Notfall-Support für spezifische Anforderungen und Anliegen.

• Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Telefonischer und E-Mail-Support mit schnellen Reaktionszeiten für dringende Anliegen.

• Software-Entwickler mit Interesse an KI und Bildverarbeitung

• Data Scientists und Machine Learning Engineers

• Informatiker und technische Projektleiter

• Implementierung grundlegender Computer Vision Algorithmen

• Entwicklung und Training von CNN-basierten Bilderkennungssystemen

• Aufbau und Optimierung von Objekt-Detektionssystemen

• Interaktive Vorträge mit Live-Coding-Sessions

• Hands-on Workshops mit realen Datensätzen

• Projektbasiertes Lernen mit individueller Betreuung

• Grundlegende Python-Programmierkenntnisse

• Mathematische Grundlagen (Lineare Algebra, Statistik)

• Grundverständnis von Machine Learning Konzepten

• Umfassendes Verständnis moderner Computer Vision Technologien

• Praktische Erfahrung mit state-of-the-art Algorithmen

• Direkter Wissenstransfer in eigene Projekte

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Preis: Auf Anfrage

• Bildrepräsentation und Farbräume

• Histogramme und Bildstatistiken

• Bildfilterung und Kantenerkennung

• Morphologische Operationen

• Bildsegmentierung

• Convolutional Neural Networks (CNN)

• Aktivierungsfunktionen und Pooling

• Moderne CNN-Architekturen

• Transfer Learning

• Data Augmentation

• R-CNN Familie und YOLO

• Semantic Segmentation

• Instance Segmentation

• Pose Estimation

• Multi-Object Tracking

• Gesichtsdetektion

• Landmarkenerkennung

• Gesichtsverifikation

• Emotionserkennung

• Biometrische Systeme

• Bewegungserkennung

• Optical Flow

• Action Recognition

• Video Segmentation

• Temporale Modellierung

• OpenCV und Deep Learning Frameworks

• Modelloptimierung und Deployment

• GPU-Beschleunigung

• Edge Computing

• Mobile Implementierungen

• Generative Adversarial Networks

• Few-Shot Learning

• Self-Supervised Learning

• Neural Architecture Search

• Attention Mechanismen