Lernprogramm für Computer Vision und KI
Unser Programm verbindet praktische Projektarbeit mit fundiertem theoretischem Wissen. Ihr lernt nicht nur Algorithmen, sondern entwickelt echte Anwendungen – von Bildverarbeitung bis zu neuronalen Netzen. Dabei arbeitet jeder in seinem eigenen Tempo, aber niemand bleibt allein.
Bildverarbeitung & Objekterkennung
Hier beginnt alles. Bilder einlesen, filtern, analysieren. Dann geht's weiter zu Kantenerkennung und ersten Klassifikationsmodellen.
- OpenCV und klassische Bildverarbeitung
- Feature-Extraktion und Deskriptoren
- Objekterkennung mit vortrainierten Modellen
- Praktische Übungen an echten Datensätzen
Neuronale Netze & Deep Learning
CNNs sind das Werkzeug, wenn's um komplexe Muster geht. Aber wie baut man sie richtig? Und wann ist ein Netz übertrainiert?
- Architektur von Convolutional Networks
- Transfer Learning und Fine-Tuning
- Training, Validierung und Optimierung
- Eigene Modelle für spezifische Aufgaben
Videoverarbeitung & Tracking
Bewegung erkennen und verfolgen – das braucht andere Ansätze. Von optischem Fluss bis zu Echtzeit-Tracking-Systemen.
- Optischer Fluss und Bewegungsanalyse
- Multi-Object-Tracking in Videos
- Pose-Estimation und Aktionserkennung
- Performance-Optimierung für Echtzeit
Projekt & Deployment
Am Ende steht ein fertiges Projekt. Ihr wählt selbst, was ihr baut – und lernt dabei, wie man KI-Modelle produktiv einsetzt.
- Projektplanung und Datenvorbereitung
- Modellauswahl und Implementierung
- API-Integration und Docker-Container
- Dokumentation und Präsentation
Bereit für den Einstieg in Computer Vision?
Kontaktiere unsSo läuft das Programm ab
Sechs Monate intensive Arbeit. Jede Phase baut auf der vorherigen auf, aber mit genug Flexibilität für individuelle Schwerpunkte.
Grundlagen & Setup (Wochen 1-4)
Python-Refresher, dann direkt rein in OpenCV. Die ersten zwei Wochen sind für alle gleich – danach könnt ihr eigene Schwerpunkte setzen. Wer schon Erfahrung hat, arbeitet parallel an komplexeren Aufgaben.
Deep Learning Kernkonzepte (Wochen 5-12)
Hier wird's anspruchsvoll. CNNs verstehen und selbst bauen. Transfer Learning nutzen, um Zeit zu sparen. Und nebenbei lernt ihr, wie man Modelle debuggt, wenn sie nicht das tun, was sie sollen.
Spezialisierung & Vertiefung (Wochen 13-18)
Jetzt könnt ihr wählen. Manche fokussieren sich auf Videoverarbeitung, andere auf Segmentierung oder 3D-Vision. Die Mentoren helfen euch, realistische Ziele zu setzen und technische Hürden zu überwinden.
Abschlussprojekt & Deployment (Wochen 19-24)
Das eigene Projekt steht im Mittelpunkt. Von der Idee bis zur Deploy-fähigen Anwendung. Ihr dokumentiert den Prozess, präsentiert die Ergebnisse und lernt dabei, wie man technische Entscheidungen begründet.