Unterthema: Bild- und Spracherkennung
Bild- und Spracherkennung sind zentrale Technologien innerhalb der Künstlichen Intelligenz (KI), die darauf abzielen, visuelle und auditive Daten zu analysieren und zu interpretieren. Bild- oder Computer Vision-Technologien ermöglichen es Maschinen, visuelle Informationen von der Umwelt zu erfassen und zu verstehen, ähnlich wie menschliche Augen und Gehirne auf visuelle Reize reagieren. Dies betrifft Anwendungen wie Objekterkennung, Gesichtserkennung, medizinische Bildanalyse und autonomes Fahren. Spracherkennung hingegen ermöglicht es Maschinen, gesprochene Sprache in Text umzuwandeln und sie weiter zu verarbeiten. Beide Technologien beruhen stark auf maschinellem Lernen und tiefen neuronalen Netzen, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen.
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Kurse und Trainings, die sich auf Bild- und Spracherkennung konzentrieren, bieten in der Regel eine Mischung aus theoretischem Wissen und praktischen Anwendungen. Zu den typischen Kursinhalten gehören Grundlagen der maschinellen Lernverfahren, tiefe neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bilderkennung und Recurrent Neural Networks (RNNs) sowie Transformer-Modelle für die Spracherkennung. Diese Kurse sind oftmals modular aufgebaut und bieten sowohl Einsteiger- als auch Fortgeschrittenen-Level an. Zielgruppen für diese Kurse sind vielfältig: Sie reichen von Studierenden und frischgebackenen Absolventen der Informatik bis hin zu Berufstätigen in technischen Berufen, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten. Auch Manager und Entscheider, die ein besseres Verständnis der technologischen Potenziale und Anwendungsbereiche gewinnen möchten, gehören dazu. Solche Kurse sind häufig in verschiedene Formate unterteilt, darunter Online-Kurse, Präsenzworkshops und sogar intensive Bootcamps, die alle auf die spezifischen Bedürfnisse und Lernstile der Teilnehmenden abgestimmt sind.