Unterthema: Convolutional Networks
Convolutional Networks, oder Convolutional Neural Networks (CNNs), sind eine spezielle Art von künstlichen neuronalen Netzwerken, die primär für die Verarbeitung und Analyse von visuellen Daten konzipiert wurden. In der Domäne der künstlichen Intelligenz sind CNNs besonders relevant im Bereich der Computer Vision. Sie zeichnen sich durch ein hierarchisches Modell aus, das darauf abzielt, verschiedene Schichten von Merkmalen aus Eingabebildern zu extrahieren. Dies wird erreicht durch Anwendung von Faltungen (Convolutions), die kleine Bereiche eines Bildes gleichzeitig verarbeiten, um Merkmale wie Kanten, Ecken und komplexere Strukturen zu erkennen. CNNs sind Grundlage für viele Durchbrüche in der Bilderkennung, Gesichts- und Objekterkennung, medizinischen Bildanalyse sowie autonomen Fahrzeugsteuerung.
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Im Rahmen von KI-Kursen und Trainings werden CNNs üblicherweise in fortgeschrittenen Modulen behandelt, die sich auf tiefes Lernen (Deep Learning) und maschinelles Lernen (Machine Learning) spezialisieren. Solche Kurse richten sich vor allem an Studierende der Informatik, Data Science, Statistik und verwandten Feldern, sowie an Fachleute, die bereits über Grundwissen in maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken verfügen. Diese Kurse behandeln Themen wie die Architektur und Funktionsweise von CNNs, Implementierung mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch, sowie Anwendungsszenarien und Optimierungstechniken. Neben Vorlesungen und Theorie können praktische Übungen und Projekte Bestandteil der Kurse sein, um den Teilnehmern die Möglichkeit zu geben, das Gelernte in realen Anwendungsfällen anzuwenden. Ziel ist es, die Teilnehmenden in die Lage zu versetzen, eigene CNN-Modelle zu entwickeln und zu trainieren, um komplexe Aufgaben in der Bild- und Videoanalyse zu lösen.