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Schulung Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow

3 Tage / S2159
Neues Seminar

Schulungsformen

Offene Schulung

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Beschreibung

Dieser Kurs behandelt Bildverarbeitung anhand Künstlicher Intelligenz (Deep Learning Algorithmen) wodurch Fragestellungen der visuellen Qualitätskontrolle / Fehlerinspektion, wie die Defekterkennung von Produkten in der Produktion oder das Erkennen / Klassifizieren von Erzeugnissen auf Kameradaten umgesetzt werden können. 

Ein Überblick über bekannte Anwendungen aus der Praxis, welche auf Deep Learning Algorithmen beruhen und eine Wiederholung wichtiger Begriffe aus dem Machine Learning, welche für das Trainieren der Algorithmen notwendig sind bilden den Anfang des Seminars. 

Basierend auf einem einfachen Netzwerk, dem Multi-Layer-Perceptron, lernen Sie, wie Aktivierungsfunktionen, Backpropagation und das Training von Deep Learning in der Praxis mit dem Framework Keras (Backend: Tensorflow) funktioniert, um dieses Wissen auf typische Anwendungsfälle bei der  Bildverarbeitung mit Deep Learning umzusetzen. Dabei werden zwei Anwendungsfelder von Deep Learning in der Bildverarbeitung behandelt: die Objektdetektion mit Bounding Boxes und die Bild Klassifizierung. 

Mit verschiedenen Datensätzen werden wir unterschiedliche Neuronale Netze trainieren und deren Leistungsfähigkeit kennenlernen. Dabei werden typische Probleme während des Trainings und deren Lösungmöglichkeiten (Regularisierung während des Trainings) behandelt.

Die Datenaugmentierung von Bilddaten bildet neben dem Transfer-Learning einen Ausblick, um das Gelernte eigenständig auf die eigene Problemstellung umzusetzen. 

Schulungsziel

Die Teilnehmer lernen verschiedene Neuronale Netze und deren Leistungsfähigkeit bei typischen Anwendungsfällen in der Bildverarbeitung mit Deep Learning kennen (Objektdetektion mit Bounding Boxes, Bild Klassifizierung)

Die Fähigkeit, Neuronale Netze mit verschiedenen Schichten entwerfen zu können und mit dem Frameworks Keras in der Programmiersprache Python umzusetzen ist ein wichtiger Bestandteil. 

Neben den konkreten Anwendungsgebieten vermittelt das Seminar die Grundlagen, um sich danach vertiefend selbstständig andere gewünschte Anwendungsfälle im Deep Learning anzueignen.

Details

Wer teilnehmen sollte

Technisch interessierte Fachkräfte bzw. Projektleiter, welche Deep Learning für die Bildverarbeitung verwenden möchten und sich einen Einstieg in Deep Learning Algorithmen mit Keras wünschen, um eigenständig Neuronale Netze zu entwerfen und trainieren zu können. Die Teilnehmer sollten Grundkenntnisse in Python oder profunde Kenntnisse in einer anderen Programmiersprache besitzen, da das verwendete Interface auf Python basiert. Die Kenntnis grundlegender mathematischer und statistischer Konzepte (Mittelwert, statistische Verteilungen, Ableitungsfunktion, was ist eine mathematische Funktion, Matrix, Vektor) erleichtert das Verständnis. Es wird in der Cloud mit Jupyter Notebooks als Entwicklungsumgebung gearbeitet. 


Ihre Schulung

Lernmethode:
Ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis
Unterlagen:
Seminarunterlagen oder Fachbuch zum Seminar inklusive, das man nach Rücksprache mit dem Trainer individuell auswählen kann
Arbeitsplatz:
PC/VMs für jeden Teilnehmer
Hochwertige und performante Hardware
Große, höhenverstellbare Bildschirme
Zugang zu Ihrem Firmennetz erlaubt
Lernumgebung:
Neu aufgesetzte Systeme für jeden Kurs in Abstimmung mit dem Seminarleiter.
Arbeitsmaterialien:
Din A4 Block, Notizblock, Kugelschreiber, USB-Stick, Textmarker, Post-its
Teilnahmebescheinigung:
Wird am Ende des Seminars ausgehändigt, inkl. Inhaltsverzeichnis

Organisation

Teilnehmerzahl:
min. 1, max. 8 Personen
Garantierte Durchführung :
Ab einem Teilnehmer
Schulungszeiten:
3 Tage, 1. Tag 10:00 - 17:00 Uhr, Folgetage 09:00 - 16:00 Uhr
Ort der Schulung:
GFU Schulungszentrum

GFU Schulungszentrum
Am Grauen Stein 27
51105 Köln-Deutz
oder europaweit bei Ihnen als Inhouse-Schulung
Räumlichkeiten:
Helle und modern ausgestattete Räume mit perfekter Infrastruktur
Preisvorteil :
Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil.
All-Inclusive:
Frühstück, Snacks und Getränke ganztägig, Mittagessen im eigenen Restaurant, täglich 6 Menüs, auch vegetarisch
Barrierefreiheit:
Das GFU-Schulungszentrum(Am Grauen Stein 27) ist barrierefrei

Buchen ohne Risiko

Rechnungsstellung:
Erst nach dem erfolgreichen Seminar. Keine Vorkasse.
Stornierung:
Kostenfrei bis zum Vortag des Seminars
Vormerken statt buchen:
Sichern Sie sich unverbindlich Ihren Seminarplatz schon vor der Buchung - auch wenn Sie selbst nicht berechtigt sind zu buchen
Bildungsgutschein:
Bildungsscheck NRW, Bildungsprämie

Kostenfreie Services

Inhalt

  • Überblick über DL im Alltag 
    • bekannte Anwendungsfälle von DL
    • Meilensteine von DL
  • Einführung in Machine Learning und Deep Learning
    • Trainings-, Test- und Validierungsdaten
    • Overfitting
    • Supervised, Unsupervised Learning
    • Normalisierung von Daten
  • Multi-Layer Perceptron
    • Aufbau und Struktur (Perceptron, Gewichte)
    • Aktivierungsfunktionen (ReLU, Softmax)
    • Backpropagation
    • Training von Neuronale Netzen
    • Update der Gewichte in einer Epoche / Batch-Size
  • Einführung in Convolutional Neural Network (CNN)
    • Grundlage eines CNNs
    • Der Convolutional Layer (Faltung)
    • Stride, Padding, Bias, Max-Pooling 
  • Bild Klassifizierung
    • Bekannte Netzwerkarchitekturen (AlexNet, VGG-16)
    • Training und Validierung der Ergebnisse
    • Softmax-Layer und Cross-Entropy Loss
    • Data-generator in Keras
    • Drop-Out und L2 Regularisierung 
  • Objektdetektion durch Bounding Boxes
    • Ein Netzwerk mit mehreren Verlustfunktionen: Cross-Entropy Loss und Mean-Squared-Error
    • Trainingsgüte interpretieren: intersection over union (IoU)
  • Keras Callbacks Trainings-performance
    • Speichern von Modelgewichten durch Callbacks
    • Early Stopping 
    • TensorBoard zur Visualisierung des Trainings- und Validierungslosses
  • Weitere Konzepte
    • Data Augmentation zur Erweiterung des Trainings-Datensatzes bei wenig Daten 
    • Transfer-Learning: Übertrag von trainierten Netzen auf eine andere verwandte Aufgabe

So haben GFU-Kunden gestimmt

Zu diesem Seminar wurden noch keine Bewertungen abgegeben.

Buchungsmöglichkeiten

Offene Termine
TerminOrtPreis
09.03.-11.03.2020
Plätze vorhanden
Köln 2.200,00
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01.07.-03.07.2020
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05.10.-07.10.2020
Plätze vorhanden
Köln 2.200,00
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  • Keine Vorkasse
  • Kostenfreies Storno bis zum Vortag des Seminars
  • Rechnung nach erfolgreichem Seminar
  • All-Inclusive-Preis
  • Garantierter Termin und Veranstaltungsort
  • Preise pro Person zzgl. Mehrwertsteuer
  • Der dritte Mitarbeiter nimmt kostenfrei teil
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Das GFU-Sorglos-Paket

Diese kostenfreien Serviceleistungen sind während des Buchungsprozesses ganz einfach auswählbar.

Shuttle Service
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Machen Sie sich keinen Kopf um die Anreise! Unser Shuttle fährt Sie. Oder Sie parken einfach auf einem extra für Sie reservierten Parkplatz.

Hotelreservierung
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Hotelzimmer gesucht? Wir organisieren Ihnen eins. Ihr Vorteil: Sie sparen Zeit und Geld!

Verpflegung
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Gesund oder lecker? Warum nicht beides? Freuen Sie sich auf unsere kulinarische Verpflegung!

Parkplätze
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Parkplätze sind in ausreichender Zahl vorhanden. Reisen Sie mit dem Auto an, reservieren wir Ihnen einen Parkplatz.

GFU-Seminar Arbeitsplatz

Ein Team einer Firma will simultan das Seminar Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow buchen

Dann kann ein Inhouse-Seminar zum Thema Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow passend sein. Der Unterrichtsstoff der Schulung kann hierbei in Abstimmung mit den Dozenten ausgebaut oder reduziert werden.

Haben die Mitarbeiter allerdings Vorkenntnisse in Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow, sollte die Einleitung nur gestreift werden. Eine Inhouse-Weiterbildung lohnt sich ab drei Seminarteilnehmern. Die Inhouse-Seminare zum Thema Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow finden gelegentlich im Umkreis von Bielefeld, Duisburg, Hannover, Stuttgart, Leipzig, Münster, Frankfurt, Dortmund, Düsseldorf, Bochum, Dresden, Bremen, Hamburg, Bonn, Berlin, Nürnberg, München, Wuppertal, Essen und Köln am Rhein in NRW statt.

Welche Fortbildungen passen zu Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow?

Eine gute Basis bildet Deep Learning mit Schwerpunkt Bildverarbeitung (Vision) in Keras/Tensorflow mit

  • Bild Klassifizierung Bekannte Netzwerkarchitekturen (AlexNet, VGG-16)
  • Drop-Out und L2 Regularisierung 
  • Training von Neuronale Netzen
  • Supervised, Unsupervised Learning

Empfehlenswert ist auch ein Seminar von „NGINX Webserver - Grundlagen“ mit der Behandlung von

  • NGINX - Sicherheitskonfiguration
  • NAXSI die Web Application Firewall (WAF) für NGINX
  • Die NGINX - Module
  • Arbeiten mit vhosts

Für Firmenschulungen ist das Thema „Geoinformationssysteme (GIS) - Einstieg“ mit dem Unterrichtsgegenstand Übersicht über Datenprodukte, die ein Geoinformationssystem erzeugt.  und Bezugssysteme und Koordinatentransformationen.  geeignet.

Für Erfahrene Anwender passt auch eine Salesforce CRM - Sales Grundlagen für den Vertrieb und Verkauf Fortbildung. In diesem Workshop werden insbesondere

  • Reporting-Grundlagen Standard-Reports
  • Lead-Management Leads erstellen und verwalten
  • Einsatz von Filter
  • Leads qualifizieren

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