Trainings und Weiterbil­dung

Ziel:

• Verständnis der Grundlagen von Computer Vision: Die Teilnehmenden erwerben ein grundlegendes Verständnis der Technologien und Methoden, die hinter der Bilderkennung und -verarbeitung stehen.
• Erkennen von Anwendungsbereichen: Sie lernen, wie Computer Vision in verschiedenen Branchen eingesetzt werden kann, um Geschäftsprozesse zu optimieren und innovative Lösungen zu entwickeln.
• Strategische Entscheidungsfindung: Die Teilnehmenden werden in die Lage versetzt, fundierte strategische Entscheidungen zur Implementierung von Computer Vision-Technologien in ihrem Unternehmen zu treffen.
• Bewertung von Potenzialen und Risiken: Sie lernen, die Potenziale und Risiken von Computer Vision-Projekten zu erkennen und abzuwägen.
• Verständnis von Computer Vision-Tools: Sie erhalten einen Überblick über die gängigen Tools und Plattformen, die in der Computer Vision eingesetzt werden.
• Interpretation von Analyseergebnissen: Die Teilnehmenden entwickeln die Fähigkeit, die Ergebnisse von Computer Vision-Analysen richtig zu interpretieren und deren Implikationen für das Unternehmen zu verstehen.
• Einblicke in aktuelle Trends und Entwicklungen: Sie bleiben auf dem neuesten Stand der Entwicklungen in der Computer Vision-Technologie und lernen, wie diese Trends das Geschäftsumfeld beeinflussen können.
• Einschätzung von Investitionskosten und ROI: Die Teilnehmenden lernen, die Kosten für die Implementierung von Computer Vision-Technologien zu schätzen und deren potenziellen Return on Investment (ROI) zu berechnen.
• Förderung der Innovationskultur: Sie werden in die Lage versetzt, die Einführung von Computer Vision als Teil einer breiteren Innovationsstrategie in ihrem Unternehmen zu fördern.

Trainer:

Christoph Weirich, Senior Computer Vision Engineer

Kontakt:

Christoph Weirich

+49 (0) 160 795 83 11

c.weirich@veo-automation.de

Ziel:

• Grundlagen von Deep Learning verstehen: Die Teilnehmenden erwerben ein fundiertes Verständnis der Prinzipien und Konzepte, die Deep Learning-Technologien zugrunde liegen.
• Identifikation von Anwendungsfeldern: Sie lernen, wie Deep Learning in verschiedenen Branchen zur Optimierung von Prozessen und zur Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen eingesetzt werden kann.
• Strategische Entscheidungsfindung: Die Teilnehmenden werden befähigt, fundierte strategische Entscheidungen über den Einsatz von Deep Learning-Technologien in ihrem Unternehmen zu treffen.
• Bewertung von Chancen und Risiken: Sie entwickeln die Fähigkeit, die Chancen und Risiken von Deep Learning-Projekten zu bewerten und entsprechende Maßnahmen abzuleiten.
• Verständnis der technischen Infrastruktur: Die Teilnehmenden erhalten Einblicke in die technischen Anforderungen und Infrastrukturen, die für erfolgreiche Deep Learning-Projekte notwendig sind.
• Interpretation von Modellergebnissen: Sie lernen, die Ergebnisse von Deep Learning-Modellen zu interpretieren und die Auswirkungen dieser Ergebnisse auf geschäftliche Entscheidungen zu verstehen.
• Kenntnis aktueller Trends und Entwicklungen: Die Teilnehmenden bleiben auf dem neuesten Stand der Entwicklungen im Bereich Deep Learning und verstehen deren potenzielle Auswirkungen auf das Geschäftsumfeld.
• Kostenschätzung und ROI-Bewertung: Sie lernen, die Kosten und den potenziellen Return on Investment (ROI) von Deep Learning-Projekten zu schätzen und zu bewerten.
• Förderung einer datengetriebenen Kultur: Die Teilnehmenden werden in die Lage versetzt, die Integration von Deep Learning in eine breitere datengetriebene Innovationsstrategie ihres Unternehmens zu fördern.

Trainer:

Christoph Weirich, Senior Computer Vision Engineer

Kontakt:

Christoph Weirich

+49 (0) 160 795 83 11

c.weirich@veo-automation.de

Ziel:

• Grundlagen von OpenCV verstehen: Die Teilnehmenden erwerben ein tiefes Verständnis der grundlegenden Konzepte und Architekturen, die OpenCV zugrunde liegen.

• Praktische Programmiererfahrung: Sie entwickeln praktische Programmierfähigkeiten durch die direkte Anwendung von OpenCV in realen Projekten und Übungen.

• Bildverarbeitung und Computer Vision-Techniken: Die Teilnehmenden lernen verschiedene Bildverarbeitungstechniken und Computer Vision-Algorithmen kennen und wenden diese in der Praxis an.

• Echtzeit-Bildanalyse: Sie erwerben Kenntnisse in der Implementierung von Echtzeit-Bildanalyse- und Erkennungsfunktionen mit OpenCV.

• Fortgeschrittene OpenCV-Funktionen: Die Teilnehmenden erlernen den Einsatz fortgeschrittener OpenCV-Tools und -Funktionen, um komplexe Bildverarbeitungsaufgaben zu lösen.

• Integration von OpenCV in Projekte: Sie lernen, wie OpenCV in größere Softwareprojekte integriert werden kann, einschließlich der Arbeit mit APIs und anderen Bibliotheken.

• Theoretische Grundlagen der Computer Vision: Die Teilnehmenden erwerben ein solides Verständnis der theoretischen Grundlagen, die den Algorithmen und Techniken der Computer Vision zugrunde liegen.

• Debugging und Optimierung: Sie entwickeln Fähigkeiten im Debuggen und Optimieren von OpenCV-Anwendungen für maximale Effizienz und Leistung.

• Projektdurchführung und -umsetzung: Die Teilnehmenden setzen ein eigenes Projekt um, bei dem sie die gelernten Konzepte und Techniken anwenden und vertiefen.

• Zusammenarbeit und Best Practices: Sie lernen Best Practices für die Zusammenarbeit im Team bei der Entwicklung und Implementierung von OpenCV-basierten Anwendungen kennen.

Trainer:

Christoph Weirich, Senior Computer Vision Engineer

Kontakt:

Christoph Weirich

+49 (0) 160 795 83 11

c.weirich@veo-automation.de

Ziel:

• Verständnis der Grundlagen von Deep Learning: Die Teilnehmenden erwerben ein fundiertes theoretisches Verständnis der Grundlagen von Deep Learning, speziell im Kontext von Computer Vision.

• Einführung in PyTorch: Sie lernen die Kernkonzepte und die Architektur von PyTorch kennen und wie es für die Entwicklung von Deep Learning-Modellen eingesetzt wird.

• Praktische Programmiererfahrung mit Jupyter Notebooks: Die Teilnehmenden entwickeln praktische Programmierfähigkeiten, indem sie Deep Learning-Modelle in Jupyter Notebooks implementieren und testen.

• Erstellen und Trainieren von Convolutional Neural Networks (CNNs): Sie lernen, wie CNNs zur Bilderkennung und -klassifikation entwickelt, trainiert und optimiert werden.

• Verstehen und Anwenden von Transfer Learning: Die Teilnehmenden erwerben Kenntnisse über Transfer Learning und wie vortrainierte Modelle in PyTorch verwendet werden können, um komplexe Aufgaben effizient zu lösen.

• Datenvorverarbeitung und Augmentation: Sie lernen Techniken zur Vorverarbeitung und Augmentation von Bilddaten, um die Leistung von Deep Learning-Modellen zu verbessern.

• Modellbewertung und -optimierung: Die Teilnehmenden erlernen Methoden zur Bewertung, Optimierung und Feinabstimmung von Deep Learning-Modellen, um höchste Genauigkeit zu erreichen.

• Einsatz von PyTorch in Computer Vision-Projekten: Sie lernen, wie PyTorch in reale Computer Vision-Projekte integriert und angewendet wird, einschließlich der Implementierung von Projekten von Grund auf.

• Debugging und Troubleshooting von Modellen: Die Teilnehmenden entwickeln Fähigkeiten im Debuggen und Troubleshooting von Deep Learning-Modellen, um gängige Herausforderungen zu bewältigen.

• Anwendung theoretischer Konzepte in der Praxis: Sie verbinden theoretische Konzepte mit praktischen Anwendungen und lernen, wie theoretisches Wissen in die Entwicklung leistungsfähiger Computer Vision-Modelle umgesetzt wird.

Trainer:

Christoph Weirich, Senior Computer Vision Engineer

Kontakt:

Christoph Weirich

+49 (0) 160 795 83 11

c.weirich@veo-automation.de

 Ziel:

• Grundlagen von Git verstehen: Die Teilnehmenden erwerben ein grundlegendes Verständnis der Versionierung mit Git, einschließlich der wichtigsten Befehle und Konzepte wie Commits, Branches und Merges.

• Effiziente Nutzung von VS Code: Sie lernen, wie sie Visual Studio Code effektiv als Entwicklungsumgebung für die Arbeit mit Git und anderen Tools einsetzen können, einschließlich nützlicher Erweiterungen und Funktionen.

• Statische Codeanalyse einführen: Die Teilnehmenden erlernen den Einsatz statischer Codeanalyse-Tools, um die Codequalität zu verbessern und potenzielle Fehler frühzeitig zu erkennen.

• Arbeiten mit Bitbucket: Sie erwerben Kenntnisse über die Verwendung von Bitbucket für das Management von Git-Repositories, einschließlich der Zusammenarbeit im Team und der Verwaltung von Branches.

• Erstellen und Verwalten von Pull Requests: Die Teilnehmenden lernen, wie Pull Requests effektiv erstellt, verwaltet und überprüft werden, um eine nahtlose Codezusammenführung zu gewährleisten.

• Integration von Git und VS Code: Sie lernen, wie Git direkt in VS Code integriert und verwendet wird, um Entwicklungsprozesse zu beschleunigen und zu vereinfachen.

• KI-gestützten Entwicklungswerkzeuge: Erfahren Sie, wie GitHub Copilot Ihre Entwickler unterstützen kann.
• Continuous Integration: Sehen Sie, wie der Entwicklungsprozess im Bereich Test und Integration teilweise automatisiert werden kann.

• Zusammenarbeit im Team optimieren: Sie erfahren, wie die Kombination aus Git, VS Code, statischer Codeanalyse und Bitbucket genutzt werden kann, um die Zusammenarbeit im Entwicklerteam zu optimieren und die Produktivität zu steigern.

Trainer:

Christoph Weirich, Senior Computer Vision Engineer

Kontakt:

Christoph Weirich

+49 (0) 160 795 83 11

c.weirich@veo-automation.de