Maschinelles Sehen verstehen und praktisch anwenden

Computer Vision transformiert die Art, wie Maschinen visuelle Information verarbeiten. Unser Programm verbindet theoretisches Verständnis mit echten Anwendungsfällen – von Bilderkennung bis zur autonomen Navigation.

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Moderne Arbeitsumgebung für Computer Vision und KI-Entwicklung

Drei Säulen unserer Ausbildung

Wir konzentrieren uns auf die Bereiche, die in der Praxis wirklich gefragt sind und bauen Ihre Kompetenzen systematisch auf.

Bildverarbeitung

Von Filterung über Kantenerkennung bis zu morphologischen Operationen. Sie lernen, wie man Bilddaten aufbereitet und relevante Merkmale extrahiert.

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Neuronale Netze

Convolutional Neural Networks bilden das Rückgrat moderner Bildanalyse. Wir zeigen Ihnen, wie Sie diese Architekturen aufbauen und trainieren.

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Praktische Projekte

Objekterkennung, Segmentierung, Gesichtserkennung – Sie arbeiten an realistischen Aufgaben und bauen dabei ein aussagekräftiges Portfolio auf.

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Praktische Anwendung von Computer Vision Technologien

So entwickeln Sie sich bei uns weiter

Grundlagen schaffen

Sie beginnen mit mathematischen Konzepten und grundlegenden Algorithmen der Bildverarbeitung. Keine Vorkenntnisse in maschinellem Lernen nötig.

Techniken anwenden

Durch praktische Übungen mit OpenCV und TensorFlow festigen Sie Ihr Wissen. Jede Woche bringen Sie ein kleines Projekt zum Laufen.

Eigenes Projekt realisieren

Am Ende entwickeln Sie eine vollständige Anwendung nach eigener Wahl – von der Datensammlung bis zum Deploy.

Analyse und Auswertung von Bilderkennungssystemen
Flexibles Lernen

Ihr Weg durch das Programm

Das Programm ist so aufgebaut, dass Sie neben dem Beruf lernen können. Videovorlesungen, praktische Aufgaben und regelmäßige Sessions mit Mentoren wechseln sich ab.

Die Inhalte bleiben auch nach Abschluss verfügbar. Manche Teilnehmer brauchen acht Monate, andere etwas länger – das bestimmen Sie selbst.

Was Sie konkret lernen:
  • Bildklassifikation mit CNNs und Transfer Learning
  • Objektdetektion mit YOLO und R-CNN Varianten
  • Semantische Segmentierung für pixelgenaue Analyse
  • Gesichts- und Gestenerkennung in Echtzeitanwendungen
  • Deployment von Modellen auf Edge-Geräten
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