Practical Computer Vision Bootcamp

Ein umfassender, kostenloser und Open-Source Computer Vision-Lernpfad von grundlegenden Konzepten bis zu fortgeschrittenen Anwendungen. Dieses praktische Bootcamp ist für Lernende verschiedener Fähigkeitsstufen konzipiert, von Anfängern bis zu Praktikern, mit Fokus auf praktische Implementierung durch Jupyter-Notebooks und reale Anwendungen.

Über diesen Kurs

Dieses Bootcamp bietet eine strukturierte Lernerfahrung in Computer Vision und kombiniert theoretisches Verständnis mit praktischer Implementierung. Alle Materialien sind kostenlos auf GitHub verfügbar und machen modernste Computer Vision-Bildung für alle zugänglich.

Kurs-Highlights:

• 100% Kostenlos und Open Source - Alle Materialien auf GitHub verfügbar
• Interaktive Jupyter-Notebooks mit praktischen Übungen
• Mehrere Plattform-Unterstützung (Google Colab, Kaggle)
• Begleitende YouTube-Video-Serie
• Community-Discord-Kanal für Unterstützung
• Im Zusammenhang mit Workshops der Berlin Computer Vision Group

Lernmodule

1. Grundlagen

• Digitale Bilddarstellung und -verarbeitung
• Grundlegende Bildmanipulationstechniken
• Verständnis von Pixeldaten und Bildformaten

2. Grundlagen neuronaler Netzwerke

• Multilayer Perceptron (MLP) für bildbasierte Regression
• Matrixmultiplikation und Netzwerkarchitektur
• Verständnis der Mechanik neuronaler Netzwerke

3. Convolutional Neural Networks (CNNs)

• LeNet5-Implementierung von Grund auf
• Ziffererkennungsprojekte
• Dropout-Visualisierung und Regularisierungstechniken

4. Erweiterte Klassifikation & Transfer Learning

• Haustierbrasseklassifikation mit realen Datensätzen
• Vortrainierte ResNet-Modelle und Feinabstimmung
• Multilabel-Klassifikationstechniken
• Modellinterpretierbarkeit und Visualisierungsmethoden

5. Bild-Embeddings & Ähnlichkeit

• Verständnis hochdimensionaler Bilddarstellungen
• Visualisierungstechniken für Embeddings
• Clustering und Organisation von Bilddatensätzen

6. Spezialisierte fortgeschrittene Themen

• Bildsegmentierung mit U-Net-Architektur
• Zero-Shot Learning mit CLIP-Modellen
• Generative Modelle einschließlich Diffusion und Stable Diffusion

Technologie-Stack

• PyTorch - Primäres Deep Learning-Framework
• FiftyOne - Datensatz-Visualisierung und -Verwaltung
• TensorBoard - Trainingsüberwachung und -visualisierung
• scikit-learn - Traditionelle maschinelle Lernwerkzeuge
• Jupyter Notebooks - Interaktive Lernumgebung

Lernressourcen

• Interaktive Notebooks mit vollständigen Implementierungen
• Video-Tutorials zur Erklärung wichtiger Konzepte
• Wiederholungsfragen zur Lernverstärkung
• Community-Unterstützung durch Discord-Kanal
• Strukturierter Kurs auf der openHPI-Plattform verfügbar

Verbindung zur Berlin Computer Vision Group

Dieses Bootcamp steht in engem Zusammenhang mit Workshops der Berlin Computer Vision Group, einer lebendigen Gemeinschaft von Computer Vision-Praktikern, Forschern und Enthusiasten in Berlin. Die Gruppe veranstaltet regelmäßig Meetups, Workshops und Networking-Events zu den neuesten Entwicklungen in Computer Vision und maschinellem Lernen.

Kurs-Features

• Praktisches Lernen mit realen Projekten
• Progressive Schwierigkeit von Grundlagen zu fortgeschrittenen Themen
• Open Source-Verpflichtung - frei für alle verfügbar
• Community-getrieben mit aktiven Support-Kanälen
• Branchenrelevante Techniken und Anwendungen
• Mehrere Lernformate - Notebooks, Videos und interaktive Sessions

Erste Schritte

Bereit, in praktische Computer Vision einzutauchen? Dieser Kurs ist komplett kostenlos und Open Source.

• GitHub Repository: https://github.com/andandandand/practical-computer-vision
• Berlin Computer Vision Group: https://www.meetup.com/de-DE/berlin-computer-vision-group/

Kontaktieren Sie uns unter info@kineto.ai für weitere Informationen über verwandte Workshops und Schulungsmöglichkeiten.