Fachseminar – Bildklassifikation mit künstlichen neuronalen Netzen

Künstliche Neuronale Netze eignen sich zur Vorhersage, Klassifizierung, Mustererkennung oder Verdichtung von Daten. Ein wesentliches Einsatzgebiet für diese Netze ist die Bildverarbeitung und -klassifizierung.

Das Fachseminar „Bildklassifikation mit künstlichen neuronalen Netzen“ beschäftigt sich mit der Bildklassifizierung durch die Nutzung sogenannter „Convolutional Neural Networks (CNNs)“. Anders als herkömmliche „Full-Connected Feed-Forward Netze“ extrahieren CNNs die Merkmale eines Objektes, wie Kanten oder Ähnliches und klassifizieren mit Hilfe dieser Grundlage. Daraus ergibt sich, dass auch Objekte erkannt werden, die verdreht, verschoben oder nur teilweise zu sehen sind. Außerdem sind diese neuronalen Netze in der Lange Objekte unterschiedlicher Skalierung (größer oder kleiner) zu erkennen.
Christopher Metz vom Data Science Center der Universität Bremen geht in seinem Vortrag auf den theoretischen Hintergrund und den Aufbau dieser Technologie ein. Das Seminar richtet sich vor allem an (Software-) Entwickler, Techniker, Ingenieure sowie Data Scientists. Die Inhalte werden dabei unabhängig von Programmiersprachen oder Frameworks erläutert. Die Teilnehmer sind nach dem Besuch des Fachseminars dazu in der Lage, eigene Architekturen von CNNs abzubilden.