Praktische Einführung in Deep Learning für Computer Vision (openHPI)

Zielgruppe

Wir laden alle an Machine Learning und künstlicher Intelligenz interessierten Personen ein, unseren Kurs zu belegen. Teilnehmende sollten von einem Zeitaufwand von 3 bis 6 Stunden pro Woche ausgehen. Um unserem Kurs gut folgen zu können, solltet ihr allerdings folgende Kenntnisse mitbringen:

- Grundlegende Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python

- Mathekenntnisse auf Abiturniveau

Prüfungsform

Das Zeugnis erhält, wer in der Summe aller benoteten Aufgaben mehr als 50% der Höchstpunktzahl erreicht hat. Dabei können 40% aller Punkte in den Übungen und 60% aller Punkte in der Abschlussprüfung erreicht werden.

Course contents

Woche 1:

In der ersten Woche dieses Kurses wollen wir eine Einführung in die Grundlagen künstlicher neuronaler Netze geben. Wir werden zunächst die Möglichkeiten und Limitationen dieses Berechnungsmodells gegenüber traditioneller Algorithmik aufzeigen. Zudem wollen wir den Bezug zu biologischen neuronalen Netzen herstellen und genau verstehen, was sich hinter dem Begriff verbirgt. Außerdem werden wir uns den Aufbau und die Lernfähigkeit von künstlichen neuronalen Netzen herleiten.
Woche 2:

In der zweiten Kurswoche stellen wir verschiedene Tools vor, die ihr für die Implementierung neuronaler Netze benötigt werden. Darunter fallen Numpy zur Berechnung von Matrizenoperationen, Matplotlib um Diagramme zu erstellen und Tensorflow / Keras für die Implementierung neuronaler Netze. Außerdem trainieren wir ein erstes neuronales Netz, welches handgeschriebene Zahlen erkennt. Darüber hinaus werdet ihr durch die praktische Übung anhand eines neuen Datensets ein einfaches neuronales Netz selbst trainieren können.
Woche 3:

In der dritten Kurswoche gehen wir noch einmal genauer auf die Wichtigkeit guter Daten ein und steigen daraufhin tiefer in den Bereich Computer Vision ein. Wir erklären, welche Techniken speziell für die Bilderkennung in neuronales Netz verwendet werden müssen, damit wir auch hochauflösende Bilder benutzen können und wie komplexe neuronale Netze für die Bilderkennung detailliert aussehen. Somit werden wir in dieser Kurswoche die Grundlage legen um komplexe neuronale Netze so zu modifizieren, dass diese für neue Problemstellungen genutzt werden können. In dieser Woche wird es eine praktische Übung geben, in der das gelernte Wisse angewandt werden kann.
Woche 4:

In der letzen Kurswoche geht es um die Optimierung von neuronalen Netzen. Wir schauen uns verschiedene Techniken an, die ihr benutzen könnt, um auch Netze mit sehr wenigen Bildern zu trainieren. Wir benutzen dabei einen besonders herausfordernden und hochauflösenden Bilddatensatz. Ihr lernt, wie ihr State-of-the-Art-Netze benutzen könnt, um euer die eigenen Ergebnisse zu verbessern. Mit Abschluss der Woche werdet ihr eure eigenen Probleme mit Deep Learning nutzen könnt.