Computergestützte Bildverarbeitung für autonomes Fahren Schulung

Dieses von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland – online oder vor Ort – richtet sich an Robotic-Ingenieure und Forscher im Bereich KI, die komplexe Pfadplanungsalgorithmen implementieren möchten, um die Leistung autonomer Fahrzeuge zu verbessern.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die theoretischen Grundlagen fortgeschrittener Pfadplanungsalgorithmen zu verstehen.
• Algorithmen wie RRT*, A* und D* zur Echtzeit-Navigation umzusetzen.
• Pfadplanungen für das Ausweichen vor Hindernissen sowie in dynamischen Umgebungen zu optimieren.
• Pfadplanungsalgorithmen mit Sensordaten zu verknüpfen, um höhere Genauigkeit zu erreichen.
• Die Leistung verschiedener Algorithmen unter realen Bedingungen zu bewerten.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, KI-Spezialisten sowie Entwickler im Bereich Automobil-KI, die eigenständig KI-Modelle für autonomes Fahren erstellen, trainieren und optimieren möchten.

Nach Abschluss des Seminars verfügen die Teilnehmer über folgende Kompetenzen:

• Sie beherrschen die Grundlagen von KI und Deep Learning im Kontext autonomer Fahrzeuge.
• Sie können Computer-Vision-Techniken zur Echtzeit-Erkennung von Objekten sowie zum Spurenfolgen anwenden.
• Sie nutzen Verstärkungslernen, um Entscheidungen in selbstfahrenden Systemen zu treffen.
• Sie beherrschen die Integration von Sensor-Fusions-Techniken zur verbesserten Wahrnehmung und Navigation.
• Sie können Deep-Learning-Modelle erstellen, um Fahrszenarien vorherzusagen und zu analysieren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Präsenztraining in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Sicherheitsingenieure und Fachkräfte aus dem Bereich Automobilsicherheit, die umfassende Sicherheitsstrategien für autonome Fahrzeuge entwickeln möchten – einschließlich Gefahrenanalysen, funktionaler Sicherheitsbewertungen sowie der Einhaltung internationaler Standards.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit autonomen Fahrsystemen zu erkennen und zu bewerten.
• Gefahren- sowie Risikoanalysen gemäß branchenüblichen Standards durchzuführen.
• Validierungs- und Verifikationsmethoden für Sicherheit in AV-Systemen anzuwenden.
• Funktionale Sicherheitsstandards wie ISO 26262 und SOTIF umzusetzen.
• Risikominderungsstrategien zur Bewältigung sicherheitsrelevanter Herausforderungen bei autonomen Fahrzeugen zu entwickeln.

Das CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) stellt leistungsstarke Tools zur Bereitstellung und Optimierung von KI-Anwendungen in Echtzeit bereit – insbesondere im Bereich Computer Vision und NLP, wobei es vor allem auf Huawei-Ascend-Hardware optimiert ist.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Experten mittleren Kenntnisstands, die CV- und Sprachmodelle mit dem CANN SDK für praktische Anwendungen entwickeln, bereitstellen und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• CV- und NLP-Modelle mithilfe von CANN sowie AscendCL zu implementieren und zu optimieren.
• Die Tools des CANN SDKs zur Modellkonvertierung sowie deren Integration in laufende Pipelines einzusetzen.
• Die Inferenzleistung bei Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung und Stimmungsanalyse zu verbessern.
• Echtzeit-CV- bzw. NLP-Pipelines für den Einsatz an Edge-Systemen oder in Cloud-Umgebungen zu erstellen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und praktische Demonstrationen.
• Hands-on-Übungen zur Modellbereitstellung sowie Leistungsanalyse.
• Entwicklung von echten CV-/NLP-Pipelines anhand konkreter Anwendungsbeispiele.

Individuelle Anpassungen des Kurses

• Sollten Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Dozenten geleitete Präsenztraining in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Profis auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre Kenntnisse in der Computer Vision vertiefen und die Möglichkeiten von TensorFlow beim Entwickeln komplexer Bildverarbeitungsmodelle unter Nutzung von Google Colab kennenlernen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Convolutional Neural Networks (CNNs) mithilfe von TensorFlow zu erstellen und zu trainieren.
• Google Colab für eine skalierbare sowie effiziente Entwicklung von Modellen in der Cloud einzusetzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Aufgaben im Bereich Computer Vision zu implementieren.
• Bildverarbeitungsmodelle für reale Anwendungen bereitzustellen.
• Transfer Learning anzuwenden, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen visualisieren und interpretieren können.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Computer-Vision-Ingenieure, KI-Entwickler sowie IoT-Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die ihre Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die Grundlagen von Edge AI sowie dessen Anwendungen in der Computer Vision verstehen.
• Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten zur Echtzeit-Analyse von Bildern und Videos einsetzen.
• Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO sowie den NVIDIA Jetson SDK für das Deployment der Modelle nutzen.
• KI-Modelle hinsichtlich Leistung, Energieeffizienz und geringer Verzögerung bei der Inferenz optimieren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Berufsanfänger, die sich mit den ethischen Dilemmen und rechtlichen Rahmenbedingungen autonomer Fahrzeuge vertraut machen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die ethischen Auswirkungen von KI-gesteuerten Entscheidungen bei autonomen Fahrzeugen zu verstehen.
• Globale rechtliche Rahmenbedingungen sowie Richtlinien zur Regulierung selbstfahrender Autos zu analysieren.
• Die Haftung und Verantwortlichkeit im Falle von Unfällen mit autonomen Fahrzeugen zu beleuchten.
• Das Gleichgewicht zwischen Innovation und öffentlicher Sicherheit in Gesetzen zum automatisierten Fahren zu bewerten.
• Reale Fallbeispiele zu ethischen Dilemmen und rechtlichen Streitigkeiten zu diskutieren.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Polizeibeamte mit geringer Vorkenntnissen, die vom manuellen Erstellen von Gesichtsskizzen auf den Einsatz KI-basierter Werkzeuge zur Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen umsteigen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu verstehen.
• Die Basics der digitalen Bildverarbeitung sowie deren Anwendung in der Gesichtserkennung kennenzulernen.
• Fähigkeiten im Umgang mit KI-Werkzeugen und -Frameworks zum Erstellen von Gesichtserkennungsmodellen zu entwickeln.
• Praktische Erfahrungen beim Entwerfen, Trainieren und Testen von Gesichtserkennungssystemen zu sammeln.
• Die ethischen Aspekte sowie bewährte Verfahren bei der Nutzung von Gesichtserkennungstechnologie zu verinnerlichen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Forscher sowie Laborfachkräfte mit Grund- bis Mittelkenntnissen, die Bilder von histologischem Gewebe, Blutzellen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Mit der Fiji-Oberfläche vertraut zu sein und die wichtigsten Funktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder vorzubereiten und optisch zu verbessern, um deren Analyse zu erleichtern.
• Bildinhalte quantitativ auszuwerten – etwa Zellzählungen oder Flächenmessungen.
• Wiederkehrende Arbeitsschritte mithilfe von Makros und Plugins zu automatisieren.
• Arbeitsabläufe individuell anzupassen, um spezifische Anforderungen der biologischen Bildanalyse zu erfüllen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger aus der Praxis sowie Begeisterte, die die Grundkonzepte, Technologien und Einsatzmöglichkeiten autonomer Fahrzeuge verstehen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Die wesentlichen Komponenten sowie Funktionsprinzipien autonomer Fahrzeuge zu verstehen.
• Die Rolle von künstlicher Intelligenz, Sensoren und Echtzeitdatenverarbeitung in selbstfahrenden Systemen kennenzulernen.
• Die verschiedenen Autonomiegrade von Fahrzeugen sowie deren praktische Anwendungen zu analysieren.
• Die ethischen, rechtlichen und regulatorischen Aspekte der autonomen Mobilität zu beleuchten.
• Praktische Erfahrungen durch Simulationen autonomer Fahrzeuge zu sammeln.

Dieses vom Kursleiter geführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Spezialisten im Bereich der Sensordatenfusion sowie AI-Ingenieure, die Algorithmen zur Datenfusion entwickeln und die Echtzeit-Navigation in autonomen Systemen optimieren möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundlagen sowie Herausforderungen der Mehrsensorischen Datenfusion zu verstehen.
• Sensordaten-Fusionsalgorithmen zur Echtzeit-Navigation autonomer Systeme umzusetzen.
• Daten von LiDAR, Kameras und RADAR zu integrieren, um die Objekterkennung zu verbessern.
• Die Leistungsfähigkeit von Datenfusionssystemen unter verschiedenen Bedingungen zu analysieren und zu bewerten.
• Praktische Lösungen zur Reduzierung von Sensorknauschung sowie zur Dateneinrichtung zu entwickeln.

Die Computervision ist ein Bereich, der sich mit der automatischen Extraktion, Analyse und Verarbeitung nützlicher Informationen aus digitalen Medien beschäftigt. Python ist eine hochsprachige Programmiersprache, bekannt für ihre klare Syntax und die gute Lesbarkeit des Codes.

In diesem von einem Trainer geleiteten Live-Kurs lernen die Teilnehmer die Grundlagen der Computervision, indem sie Schritt für Schritt einfache Anwendungen zur Bilderkennung mit Python entwickeln.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundlagen der Computervision zu verstehen
• Python zur Umsetzung von Aufgaben im Bereich der Computervision einzusetzen
• Eigene Systeme zur Gesichts-, Objekt- und Bewegungserkennung zu erstellen

Zielgruppe

• Python-Programmierer, die sich für Computervision interessieren

Aufbau des Kurses

• Mischung aus Vorlesungen, Diskussionen, Übungen und viel praktischer Anwendung

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure auf mittlerem Niveau, Automotive-Fachleute und IoT-Experten, die die Rolle von Sensoren in selbstfahrenden Autos verstehen möchten. Es behandelt LiDAR, Radar, Kameras sowie Techniken zur Sensorfusion.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die verschiedenen Arten von Sensoren in autonomen Fahrzeugen erkennen und verstehen.
• Sensordaten zur Echtzeit-Wahrnehmung und Entscheidungsfindung des Fahrzeugs analysieren.
• Sensorfusion-Techniken implementieren, um Genauigkeit und Sicherheit des Fahrzeugs zu verbessern.
• Die Positionierung und Kalibrierung der Sensoren so optimieren, dass die autonome Fahrfähigkeit gesteigert wird.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Netzwerkingenieure und Entwickler von Automotive-IoT-Lösungen mittleren Kenntnisstands, die V2X-Technologien für autonome Fahrzeuge verstehen und umsetzen möchten.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Grundkonzepte der V2X-Kommunikation zu verstehen.
• Die Kommunikationsmodelle V2V, V2I, V2P und V2N zu analysieren.
• V2X-Protokolle wie DSRC und C-V2X erfolgreich einzusetzen.
• Simulationen für vernetzte Fahrzeugumgebungen zu entwickeln.
• Sicherheits- und Datenschutzprobleme in V2X-Netzwerken zu bewältigen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die Vision Builder AI nutzen möchten, um automatisierte Inspektionssysteme für SMT-Prozesse zu entwerfen, implementieren und optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Einrichtung und Konfiguration automatisierter Inspektionen mit Vision Builder AI.
• Das Erfassen und Vorverarbeiten hochwertiger Bilder für weitere Analyse.
• Die Implementierung logischer Entscheidungsprozesse zur Fehlererkennung und Prozessvalidierung.
• Die Erstellung von Inspektionsberichten sowie die Optimierung der Systemleistung.