Die objektive und automatisierte Auswertung von materialwissenschaftlichen und werkstoffkundlichen Daten revolutioniert die Art und Weise wie wir Materialien zur Werkstoffentwicklung und Qualitätssicherung charakterisieren. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning können große Mengen an Bild- und Tabellendaten effizient analysiert werden. In dieser praxisorientierten Fortbildung erhalten Sie einen fundierten Einstieg in Convolutional Neural Networks zur automatischen Datenanalyse. Sie lernen, Deep Learning für die Klassifizierung und Segmentierung von Bild- und Tabellendaten einzusetzen. Unser Ziel ist es, Ihnen das Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, die erlernten Methoden effektiv auf Ihre eigenen Projekte zu übertragen und anzupassen.
Praktisches Beispiel zur Mehrklassen-Segmentierung von Bilddaten im Kontext komplexer Schichtsysteme.
Deep Learning ist ein entscheidender Baustein, um die Fähigkeiten Ihres Unternehmens im Bereich Künstliche Intelligenz auszubauen und Kompetenzen in der praktischen Umsetzung materialwissenschaftlicher Probleme zu erwerben.
Hier sind einige Gründe, warum Ihr Unternehmen von einer tieferen Kenntnis in diesem Bereich profitieren wird:
Nutzen Sie diese Chance, um Ihr Unternehmen technologisch weiterzuentwickeln und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen!
Die Fortbildung eignet sich für:
Diese Fortbildung wird online abgehalten. Die Zugangsdaten sowie die Seminarunterlagen erhalten Sie vorab per Post.
Benötigte Softwaretools für die Teilnahme: PUTTY (Installationsanleitung erhalten die Teilnehmenden kurz vor der Fortbildung)
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