Kursbeschreibung

Der Kurs findet teilweise am Montag, Mittwoch, Freitag in einer Woche statt, d.h. über 3 Kurstage verteilt auf 5 Wochentage. Die genauen Kursdaten können Sie unserer Website entnehmen.

Beschreibung des Seminars
Seminar mit high-performance GPUs. Keras (Tensorflow) für Bilddaten

Dieses dreitägige Seminar führt Sie in das Thema Deep Learning mit Anwendungen in der Bildverarbeitung ein. Jedem Teilnehmer steht dabei eine high-performance GPU (NVIDIA Tesla P100) in der Cloud zur Verfügung.

Seminar mit high-performance GPUs. Keras (Tensorflow) für Bilddaten

Dieses dreitägige Seminar führt Sie in das Thema Deep Learning mit Anwendungen in der Bildverarbeitung ein. Jedem Teilnehmer steht dabei eine high-performance GPU (NVIDIA Tesla P100) in der Cloud zur Verfügung.

Der Fokus des Kurses liegt auf Deep Learning Algorithmen für die Bildverarbeitung. Es werden folgende drei, häufig in der Industrie vertretene Anwendungsfälle, behandelt: Klassifikation von Bildern, Semantische Segmentierung und Objektdetektion mit Bounding Boxes.

Sie lernen die Neuronale Netzwerk Klassen Multi-Layer Perceptron (MLP) und Convolutional Neural Network (CNN) kennen. Zudem präsentieren wie Ihnen die bekanntesten Neuronalen Netzwerkstrukturen (VGG, GoogLeNet, ResNet, ...) und erläutern Ihnen, wie Sie die derzeit in der Literatur am best performante Netzwerkstruktur für Ihr Problem finden und ggfs. auch Keras Code dafür.

Die verwendete Programmiersprache ist Python mit dem Framework Keras / Tensorflow. Der Kurs ist praxisorientiert mit vielen Übungsaufgaben. Die Bearbeitung der Übungsaufgaben erfolgt in der Python Umgebung Jupyter Notebook.

Behandelte Themen in dieser Schulung:
* Grundlagen von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz (KI)
* Daten Vorbereitung (Normalisierung, Train-Valid-Test Split, One-hot encoding)
* Multi-Layer-Perceptron (MLP) in Keras/Tensorflow (Neuronales Netz)
* Ein Netzwerk trainieren und auf neue Daten anwenden
* Convolutional Neural Network (CNN)
* Keras Callbacks (Early Stopping, ModelCheckpoint)
* Klassifizierung von Bildern
* Detektion von Objekten durch Bounding Boxes
* Semantische Segmentierung (pixelweises Klassifizieren)
* Training mit wenig Daten
* Fine-Tuning

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Zielsetzung
Bildungsziel des Seminars
Das Ziel des Kurses ist es Sie in das Thema Deep Learning einzuführen und Ihnen zu zeigen, wie Neuronale Netze in dem Framework Keras / Tensorflow trainiert werden und welche typischen Hindernisse Sie begegnen könnten.

Zielgruppe
data scientists, angehende Deep Learning / Machine Learning Ingenieure

Beschreibung der Zielgruppe
Die Schulung ist ausgelegt für technisch interessierte Fachkräfte, z.B. data scientists, angehende Deep Learning / Machine Learning Ingenieure, o.ä., welche ein Interesse im dem Thema Deep Learning und Neuronale Netze mit Use Cases aus der Bildverarbeitung haben und die Deep Learning Algorithmen in Keras / Tensorflow in Python entwerfen und trainieren möchten.

Teilnahmevoraussetzung
Notwendig sind erste Kenntnisse in der Programmiersprache Python oder gute Kenntnisse in einer anderen Programmiersprache und einfach Erfahrungen mit Bilddaten. Hilfreich sind folgende Fähigkeiten: ein Bild als Matrix von Farbkanälen verstehen (RGB x Breite x Höhe), einen einfache Grafik mit matplotlib zu erstellen, einfache Funktionen des numpy Paketes, importieren von Python Modulen, Control flows (for loop, if-else, while), Funktionen in Python schreiben. Das Seminar wird auf Deutsch gehalten. Englischkenntnisse (lediglich im Verstehen von englischen Texten) sind sehr empfehlenswert.