Beherrschen Sie die grundlegenden Vorverarbeitungstechniken, die moderne Computer-Vision-Systeme antreiben. Unverarbeitete Bilddaten sind allgegenwärtig, doch ihre Umwandlung in verwertbare Erkenntnisse erfordert präzise Kenntnisse in der Vorverarbeitung und Bewegungsanalyse – Fähigkeiten, die erfolgreiche KI-Ingenieure von anderen abheben.

Dieser Kurzkurs wurde entwickelt, um Fachleuten aus den Bereichen maschinelles Lernen und KI dabei zu helfen, eine systematische Bildvorverarbeitung und die Extraktion von Bewegungsmerkmalen für Computer-Vision-Anwendungen durchzuführen. Nach Abschluss dieses Kurses sind Sie in der Lage, Bilddaten mithilfe von Normalisierungstechniken zu standardisieren, für eine optimale Modellleistung zwischen Farbräumen zu konvertieren und Bewegungsmuster aus Videosequenzen unter Verwendung branchenüblicher Algorithmen zu extrahieren. Diese Fähigkeiten lassen sich direkt auf die Erstellung robusterer Computer-Vision-Modelle, die Verbesserung der Trainingseffizienz und die Entwicklung bewegungsbasierter Anwendungen übertragen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: • Normalisierungs- und Farbraumkonvertierungen zur Vorverarbeitung von Bilddaten anzuwenden • Techniken des optischen Flusses und der Bilddifferenzierung anzuwenden, um Bewegungsmerkmale aus Videos zu extrahieren Der einzigartige Charakter dieses Kurses liegt darin, dass er theoretisches Verständnis mit der praktischen Umsetzung anhand realer Datensätze verbindet und dabei genau die Vorverarbeitungs-Pipelines widerspiegelt, die von Unternehmen wie Tesla, Facebook AI Research und Amazon für ihre Computer-Vision-Systeme verwendet werden. Um dieses Projekt erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über Programmiererfahrung in Python, ein grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens sowie Vertrautheit mit den Bibliotheken NumPy und OpenCV verfügen.