Unterthema: CNN
Convolutional Neural Networks (CNNs) sind eine spezifische Art von künstlichen neuronalen Netzwerken, die sich besonders für die Verarbeitung von Rasterdaten, wie z.B. Bildern, eignen. Ein CNN besteht aus mehreren Schichten, darunter Convolutional-Schichten, die durch das Anwenden von Filtern oder Kerneln auf Eingabedaten die relevanten Merkmale extrahieren. Diese Netzwerke sind so konzipiert, dass sie lokal bedeutungsvolle Muster wie Kanten, Texturen und komplexe Formen erkennen können. Diese Fähigkeit macht CNNs besonders effizient bei Aufgaben der Bild- und Videoerkennung, der Bildersegmentierung und auch bei der Klassifikation von visuellen Daten. Durch das Training auf großen Datensätzen können CNNs in der Lage sein, hochspezialisierte Aufgaben zu erledigen, zum Beispiel Gesichter in Bildern zu erkennen, Straßenverkehrsschilder zu identifizieren oder medizinische Bildaufnahmen zu analysieren.
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Kurse und Trainings, die sich mit CNNs befassen, sind häufig Bestandteil einer tiefergehenden Ausbildung in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Diese Kurse richten sich in der Regel an Teilnehmer, die bereits ein Grundwissen in diesen Bereichen erworben haben und nun ihre Kenntnisse spezialisieren möchten. Zielgruppen für solche Kurse sind daher vor allem Data Scientists, ML-Ingenieure, AI-Entwickler und auch Forschende, die in den Bereichen Computer Vision oder Bildverarbeitung arbeiten. Inhalte dieser Kurse umfassen typischerweise eine Einführung in neuronale Netze, die spezifische Architektur und Funktionsweise von CNNs, sowie praktische Übungen zur Implementierung und Optimierung dieser Netzwerke mittels Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch. Fortgeschrittene Kurse könnten zudem Themen wie Transfer Learning, der Einsatz von vortrainierten Modellen oder die Adaption von CNNs für spezielle Anwendungsfälle behandeln. Solche Weiterbildungsangebote sind sowohl als Online-Kurse, in Präsenzkursen oder auch als Bootcamps verfügbar und erfordern oft auch ein gewisses Maß an mathematischem Verständnis und Programmierkenntnissen.