Unterthema: Bildbearbeitung
Bildbearbeitung im Kontext der künstlichen Intelligenz bezieht sich auf die automatische Verarbeitung und Manipulation von digitalen Bildern durch Algorithmen und Modelle des maschinellen Lernens. Dabei kommen hauptsächlich Deep-Learning-Techniken zum Einsatz, insbesondere Convolutional Neural Networks (CNNs), die in der Lage sind, komplexe Muster und Merkmale in Bilddaten zu erkennen und zu verarbeiten. Anwendungen der KI-gesteuerten Bildbearbeitung umfassen unter anderem das automatische Erkennen und Klassifizieren von Objekten, die Verbesserung der Bildqualität, das Entfernen von Rauschen, die Bearbeitung von Gesichtszügen, die Generierung realistischer Bilder aus Textbeschreibungen (wie bei GANs – Generative Adversarial Networks) und viele weitere Aufgaben, die traditionell viel manuelle Arbeit und Fachwissen erfordern würden.
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Die Kurse und Trainings, die das Schlagwort Bildbearbeitung behandeln, richten sich an unterschiedliche Zielgruppen und bieten ein diverses Spektrum an Inhalten. Für Anfänger gibt es Einführungsprogramme, die die Grundlagen der Bildverarbeitung und die Anwendung einfacherer Algorithmen vermitteln. Fortgeschrittene Kurse konzentrieren sich auf spezialisierte Techniken wie das Training und Optimieren von Deep-Learning-Modellen, den Einsatz von CNNs für komplexe Bildanalysen sowie auf neuere Entwicklungen in der Generierung und Verarbeitung von Bilddaten durch GANs. Spezifische Trainings könnten sich auch auf die Anwendung der Bildbearbeitung in bestimmten Domänen konzentrieren, wie medizinische Bildverarbeitung, Gesichtserkennung in Sicherheitsanwendungen oder kreative Bildmanipulationen in der digitalen Kunst. Zielgruppen dieser Kurse sind Data Scientists, Softwareentwickler, Ingenieure, kreative Profis, Forscher sowie Anyone in verwandten Bereichen, die ihre Fähigkeiten im Bereich der intelligenten Bildbearbeitung erweitern möchten. Die Kurse bieten sowohl Theorie als auch praktische Übungen, oft mit Nutzung populärer Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und OpenCV.