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Machine Learning – Artificial Intelligence als Lösung für komplexe Bildverarbeitungsaufgaben

Viele Automatisierungsaufgaben sind in der regelbasierten Bildverarbeitung nicht so einfach zu lösen. Als erschwerende Faktoren sind hier verändernde Hintergründe, variable Oberflächen und veränderbare Objekte zu nennen. Immer häufiger kommt daher Artificial Intelligence mit Machine Learning im Allgemeinen und Deep Learning im Speziellen zum Einsatz. Selbst hochkomplexe Bildverarbeitungsaufgaben wie skalen- und rotationsinvariante Objektdetektion und -klassifikation lassen sich so realisieren. Dabei lassen sich Abweichungen und Oberflächenfehler genauso erkennen wie Defekte bei der Fertigung.

In unserem Training lernen Sie die Vorteile und Herausforderungen von traditionellem Machine Learning und Deep Learning kennen. Sie erfahren, wie sich die Ansätze grundlegend voneinander unterscheiden und welche Möglichkeiten STEMMER IMAGING Common Vision Blox (CVB) bietet. Wir erklären, wo die Grenzen der herkömmlichen Bildverarbeitung liegen. CVB Polimago bildet dabei einen zentralen Lösungsansatz. Ebenso zeigen wir anhand praxisnaher, industrieller Anwendungsbeispiele, wie sich CVB Polimago einfach und intuitiv bedienen lässt und nur kurze Verarbeitungszeiten benötigt.

Wir begleiten Sie durch den gesamten Machine-Learning-Prozess angefangen von der Bildaufnahme und Annotation über die Planung und Erstellung von Training-Sets bis hin zum Trainieren und Evaluieren von Klassifikatoren. Gerne können Sie eigene Anwendungsfälle und Beispielbilder mitbringen, für die wir eine initiale Einschätzung abgegeben können.

Zielgruppe

  • Neueinsteiger im Bereich Machine Learning und Artificial Intelligence
  • Anwender mit bestimmter Aufgabenstellung und der Frage, ob diese mit Machine Learning zu lösen ist

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse im Bereich Bildverarbeitung sind empfohlen
  • Kein Vorwissen im Bereich Machine Learning notwendig
  • Keine Programmierkenntnisse notwendig

Inhalte

Theorie

  • Anwendung von herkömmlicher, regelbasierter Bildverarbeitung und Notwendigkeit für Machine Learning
  • Wann ist herkömmliche Bildverarbeitung dem Machine Learning vorzuziehen
  • Überblick über Machine Learning - theoretische Grundlagen und Terminologie
  • Abgrenzung Deep Learning – Machine Learning
  • Theoretischer Ansatz Convolutional Neural Networks (CNN)
  • Theoretischer Ansatz CVB Polimago
  • Kurzer Einblick in weitere CVB Machine Learning Tools

Beispielapplikationen/Success Stories für CVB Machine Learning Tools Praxis-Schulung/Hands-On

  • CVB Teach Bench Applikation
    • Vorverarbeitung und Optimierung von Bildern
  • CVB Polimago
    • Erstellen von Training Sets für Suche/Klassifikation
    • Erstellen und Evaluation der Klassifikatoren
    • Anwendung der erstellten Klassifikatoren außerhalb der CVB Teach Bench Applikation
    • Exemplarische Demonstration der Anwendung und Evaluation von Klassifikatoren

Ausblick: Zukünftige Entwicklungen für CVB im Bereich Machine Learning

Optional: Untersuchung von Anwendungsfällen der Kunden mit mitgebrachten Bildern

Dauer

Eintägige Schulung

Teilnahmegebühr

Diese Schulung ist kostenlos!