In dieser Computer-Vision-Schulung lernst du, Bilddaten für Modelle aufzubereiten, Klassifikation, Objekterkennung und Segmentierung zu unterscheiden und die Qualität deiner Modelle belastbar zu messen, und sie richtet sich an erfahrene Entwickler und ML-Engineers. Du arbeitest mit torchvision, Augmentierung und Metriken wie IoU und mAP und analysierst Fehlerfälle systematisch. Kenntnisse in Python und Deep Learning sind Voraussetzung. Datenbeispiele und Umfang stimmen wir bei der Anfrage auf deinen Anwendungsfall ab.
Das nimmst du mit.
- Bilddatensätze strukturieren, annotieren und in Trainings-, Validierungs- und Testteile aufteilen
- Bildvorverarbeitung und Augmentierung mit torchvision-Transforms gezielt einsetzen
- Klassifikation, Objekterkennung und Segmentierung nach Aufgabe und Ausgabeformat unterscheiden
- Modelle mit Konfusionsmatrix, IoU und mean Average Precision bewerten
- Fehlerfälle nach Ursache sortieren, etwa Datenlücken, Etikettenfehler oder Beleuchtung, und Gegenmaßnahmen ableiten
Dein Training im Detail
- Für wen?
- Entwickler, ML-Engineers und Data Scientists, die Bildanalyse in Produkte oder Prozesse bringen, etwa in Qualitätskontrolle oder Dokumentenverarbeitung.
- Was bringst du mit?
- Python, Grundkenntnisse in Deep Learning (Training, Verlust, Überanpassung) und Erfahrung mit PyTorch oder einem vergleichbaren Framework.
- Umfang & Planung
- Planungsvorschlag: 3 Tage live online oder vor Ort, aufgeteilt in Module. Umfang nach Vorkenntnissen.
Agenda: vom Verständnis zur Anwendung
Unser eigenständig entwickelter Agenda-Vorschlag. Schwerpunkte, Übungsumgebung und Umfang stimmen wir vor einer Buchung ab.
Bilddaten verstehen: Pixel, Farbkanäle, Auflösung, Formate und typische Qualitätsprobleme.
Datenaufbereitung mit Annotation, Labelqualität, Klassenungleichgewicht und Datenaufteilung ohne Leckage.
Augmentierung und Vorverarbeitung mit torchvision-Transforms wie Zuschnitt, Spiegelung, Farbänderung und Normalisierung.
Modelle für Klassifikation, Objekterkennung und Segmentierung, Transfer Learning mit vortrainierten Netzen.
Evaluation mit Konfusionsmatrix, Precision und Recall, IoU, mAP sowie Schwellenwerten.
Fehleranalyse: Fehlerklassen bilden, Beispiele sichten, Datenlücken schließen und Robustheit bei Licht- oder Kamerawechsel prüfen.
Eigener Übungsvorschlag: Du feintunest ein vortrainiertes Netz auf einem kleinen Bilddatensatz, berechnest die Konfusionsmatrix und sortierst die 30 häufigsten Fehlklassifikationen nach Ursache in einer Tabelle.
Prüfung, Lizenzen & Nachweise
Es gibt keine einzelne maßgebliche externe Prüfung zu Computer Vision. Teilnahme allein vergibt kein Herstellerzertifikat. Prüfungsgebühren und Lizenzen sind nur enthalten, wenn das Angebot sie bestätigt.
Herstellerquellen & fachlicher Stand
Quellen geprüft am 2026-11-03. Die Quellen beschreiben die Technologie bzw. externe Prüfungsanforderungen. Sie belegen keine Partnerschaft mit NextNowa.
Dein Lerninhalt
Die genannten Inhalte beschreiben das gewünschte Schulungsthema. Konkreten Lehrplan, Dauer, Termine, Trainer und Preis stimmen wir vor einer Buchung ab.
Häufige Fragen
Wie viele Bilder brauche ich für ein Computer-Vision-Modell?
Eine feste Zahl gibt es nicht. Mit Transfer Learning genügen für einfache Klassifikation oft einige hundert gut beschriftete Bilder pro Klasse, anspruchsvolle Erkennung braucht meist mehr. Entscheidend sind Qualität, Vielfalt und Etikettensauberkeit. Du lernst, wie du den Bedarf anhand von Lernkurven abschätzt.
Was bedeuten IoU und mAP bei der Objekterkennung?
IoU misst, wie stark die vorhergesagte Box die tatsächliche überlappt: Schnittfläche geteilt durch Vereinigungsfläche. Die mAP fasst Precision über verschiedene Recall-Stufen und Klassen zusammen, oft bei mehreren IoU-Schwellen, in einer Zahl. Zusammen zeigen sie, ob ein Detektor Objekte überhaupt findet und wie genau er sie lokalisiert.
Kann ich ein vortrainiertes Modell direkt nutzen?
Oft ja als Ausgangspunkt. Vortrainierte Netze liefern gute Merkmale, müssen aber meist auf deine Bilder angepasst werden, etwa Kamera, Beleuchtung oder Objektklassen. Prüfe außerdem Lizenz und Trainingsdaten des Modells. In der Schulung feintunest du ein solches Modell und misst, ob es für deinen Fall taugt.
Erhalte ich bei Computer Vision ein Zertifikat?
Es gibt keine einzelne maßgebliche externe Prüfung zu Computer Vision. Teilnahme allein vergibt kein Herstellerzertifikat. Prüfungsgebühren und Lizenzen sind nur enthalten, wenn das Angebot sie bestätigt.