KI in der Bildverarbeitung

Course Offered By: Jannis Hagenah
Offering University: Technical University Lübeck
Course Language: Deutsch
Field of Knowledge: Preparation Courses Free of Charge
Average Workload: 4 Hours Free of Charge Enrol

What awaits you in this course?

In diesem Kurs wird erläutert, wie Künstliche Intelligenz in der Verarbeitung und Analyse von Bilddaten eingesetzt werden kann und warum die Verfahren gerade in diesem Fachbereich so herausragende Ergebnisse liefern. 

Der Kurs bietet einen Einstieg in die Grundkonzepte der Bildverarbeitung mit Neuronalen Netzen, ohne auf die Mathematik oder die Implementierung einzugehen. Daher ist er für alle Interessierten, unabhängig vom individuellen Hintergrund, relevant.


What can you learn in this course?

  • Du kannst einen grundlegenden Überblick über Fachbereich und Anwendungsgebiete geben und eine erste Verknüpfung zu eigenen Problemstellungen herstellen.
  • Du kannst die grundlegende Funktionsweise des Maschinellen Lernens (ohne Mathematik) widergeben und kannst die Konzepte Merkmalsraum, Klassifikationsgerade und Training erläutern.
  • Du kannst die speziellen Probleme der Merkmalsbeschreibung bei der Arbeit mit Bilddaten benennen und verfügst über Grundkenntnisse zu Maschinellem Lernen mit Neuronalen Netzen.
  • Du kannst grundlegend CNNS zur impliziten Merkmalsbeschreibung erläutern.
  • Du bist in der Lage, die theoretischen Kenntnisse auf praktische Anwendungsfälle zu übertragen und die gelernten Kursinhalte mit eigenen Problemstellungen zu verknüpfen. Du kannst das Konzept der Generalisierbarkeit und das Problem der Überanpassung darstellen.

Outline

Kapitel 1: Einführung

  • 1.1 Einführung
  • 1.2 Anwendungsbeispiele

Kapitel 2: Grundkonzepte maschinellen Lernens

  • 2.1 Einführung
  • 2.2 Entscheidungsfindung und Klassifikation
  • 2.3 Objekte und Merkmale
  • 2.4 Merkmalsraum
  • 2.5 Lernen auf Merkmalen
  • 2.6 Relevanz von Merkmalsbeschreibung

Kapitel 3: Maschinelles Lernen auf Bildern

  • 3.1 Einführung
  • 3.2 Neuronale Netze
  • 3.3 Convolutional Neural Networks (CNN)

Kapitel 4: Anwendungen und praktische Aspekte

  • 4.1 Anwendungen von Bildklassifikation
  • 4.2 Überanpassung und Generalisierbarkeit

Kapitel 5: Abschluss/Zertifikat


Further authors

Jannis Hagenah

Bereits während meines Studiums, noch vor dem großen Hype, haben mich die Themen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen gepackt und seitdem nicht mehr losgelassen. Frei nach dem Motto „what I cannot create, I do not understand“ forsche ich daher am Einsatz intelligenter Algorithmen in der computergestützten Chirurgie. Nach einem Promotions-Stipendium der Graduate School for Computing in Medicine and Life Science arbeite ich seit 2017 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Robotik und Kognitive Systeme der Universität zu Lübeck. Meine Forschungsinteressen umfassen Maschinelles Lernen, Deep Learning und Representation Learning, Medizinische Robotik und Computer Vision.

Ich bin der festen Überzeugung, dass Wissenschaft zwar im akademischen Elfenbeinturm stattfinden soll und darf, dass die gewonnenen Erkenntnisse diesen aber auch verlassen müssen, um den größtmöglichen gesellschaftlichen Mehrwert zu bieten. Daher setze ich mich dafür ein, Menschen das Fachgebiet der Künstlichen Intelligenz näher zu bringen, sowohl im Rahmen der Hochschullehre als auch in Form von Vorträgen und Workshops für Unternehmen oder Schüler*Innen.

(Foto von Jannis Hagenah unter der Lizenz CC-BY 4.0)


Confirmation of participation

In diesem Kurs kannst du Badges und ein Weiterbildungszertifikat erhalten.