Weiterbildung

Deep-Learning-Schulung für Bildverarbeitungsentwickler

| Redakteur: Gerd Kucera

Jeff Bier, Gründer der Embedded Vision Alliance: „Der Teilnehmer lernt, wie er TensorFlow für Deep-Learning-basierte Aufgaben im Bereich des Maschinensehens nutzen kann.“
Jeff Bier, Gründer der Embedded Vision Alliance: „Der Teilnehmer lernt, wie er TensorFlow für Deep-Learning-basierte Aufgaben im Bereich des Maschinensehens nutzen kann.“ (Bild: Embedded VISION ALLIANCE)

Die Embedded Vision Alliance veranstaltet am 7. September 2017 in Hamburg ein ganztägiges Training zum Thema Deep Learning für rechnergestütztes Sehen, das auf TensorFlow von Google basiert.

Tiefe neuronale Netze liefern in vielen Bereichen der visuellen Erkennung exzellente Ergebnisse, z.B. bei der Erkennung von Gesichtern und Objekten oder auch beim Thema optischer Fluss. Selbst sehr anspruchsvolle Aufgabenstellungen wie das Lesen von Lippen führen beim Einsatz solcher Algorithmen zu vielversprechenden Ergebnissen. Aus diesen Gründen sollten Entwickler, die sich mit der Lösung schwieriger Bilderkennungsaufgaben befassen, Techniken aus dem Bereich der tiefen neuronalen Netze als mögliche Basis für ihre Arbeit unbedingt in Betracht ziehen.

Das Open Source Framework TensorFlow von Google hat sich innerhalb kurzer Zeit zu einer der beliebtesten Software-Plattformen für das Design, das Training, die Evaluierung und den Einsatz von tiefen neuronalen Netzen entwickelt. Eine Möglichkeit, sich über die Einsatzmöglichkeiten von TensorFlow im Bereich der optischen Bilderkennung zu informieren, stellt eine ganztägige Schulung der Embedded Vision Alliance dar, die am 7. September 2017 im Steigenberger Hotel in Hamburg stattfindet. Dieses Training vermittelt den Teilnehmern praxisnahes Wissen, das erforderlich ist, um TensorFlow für die Entwicklung und den Einsatz von Deep Learning-Applikationen für das das künstliche Sehen auf PCs, Embedded-Systemen, Mobilgeräten und in der Cloud zu nutzen. Die flexible Architektur von TensorFlow ermöglicht dabei mit einer einzigen API den Einsatz einer oder mehrerer CPUs, GPUs, DSPs oder anderer Prozessoren.

Der erfahrene Trainer wird in seinem Seminar erklären und demonstrieren, wie man TensorFlow für Deep Learning-basierte Aufgaben im Bereich des Maschinensehens nutzen kann. Die Teilnehmer werden dabei anhand von angeleiteten Übungen praktische Erfahrungen beim Schreiben von TensorFlow-Code sammeln.

Diese Schulung eignet sich für Ingenieure, die Algorithmen und Software für das Maschinensehen entwickeln und die TensorFlow schnellstmöglich für diese Aufgaben nutzen wollen. Einsatzgebiete dafür finden sich in verschiedensten Applikationsfeldern, unter anderem in Bereichen Industrie, Medizin, Endanwender, Einzelhandel, öffentliche Sicherheit oder Automotive. Auch für Manager, die Grundlagen für das Entwickeln von tiefen neuronalen Netzen und den Einsatz von TensorFlow aufbauen wollen, stellt dieses Training eine Möglichkeit dar, ihr Wissen zu erweitern. Nach dem Seminar werden alle Teilnehmer in der Lage sein,so der Veranstalter, TensorFlow produktiv für ihre Tätigkeiten zu nutzen. Schon vor dem eigentlichen TensorFlow-Schulungstag wird die Embedded Vision Alliance den Teilnehmern, die eine Einführung in die Technik tiefer neuronaler Netze benötigen, ein zweistündiges Online-Videotutorial anbieten.

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