Ziele der Weiterbildung
Im Fokus der Weiterbildung AI Engineering and Computer Vision steht die Vermittlung von Wissen und Kompetenzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz und der Computer Vision. Der Kurs behandelt die Grundlagen und fortgeschrittenen Techniken des Deep Learning und Reinforcement Learning, die essenziell für die Entwicklung intelligenter Systeme sind. Software Engineering für datenintensive Wissenschaften wird thematisiert, um die Integration und Verarbeitung großer Datenmengen zu ermöglichen. Machine Learning bildet einen weiteren Schwerpunkt, wobei verschiedene Algorithmen und Modelle zur Analyse und Vorhersage von Daten vorgestellt werden. Die Weiterbildung umfasst zudem Inhalte zur Bildverarbeitung und Low-Level Vision, die sich mit der Erkennung und Analyse von visuellen Informationen befassen. Mid-Level Vision und Video erweitern das Spektrum um die Verarbeitung und Interpretation von Videodaten. Der Kurs verbindet die theoretischen Inhalte der einzelnen Themenbereiche miteinander und bietet eine Einführung in die Welt der Künstlichen Intelligenz und Computer Vision.
Inhalte der Weiterbildung
Die Weiterbildungsinhalte sind auf Englisch.Deep Learning
- Introduction to neural networks and deep learning
- Network architectures
- Neural network training
- Alternative training methods
- Further network architectures
- Introduction to reinforcement learning
- Markov chains
- Bandit
- Q-Learning
- Reinforcement learning approaches
- Agile project management
- DevOps
- Software development
- API
- From model to production
- Supervised, unsupervised, and reinforcement learning approaches
- Regression and classification learning problems
- Estimation of functional dependencies via regression techniques
- Data clustering
- Support vector machines, large margin classification
- Decision tree learning
- Image Acquisition
- Single and Multi-View Geometry
- Image Representation and Morphology
- Filtering
- Texture
- Mid-Level Image Features
- Segmentation
- Motion
- Tracking
- Shape