Deep Learning/AI

Neuronale Netze

Neuronale Netze eignen sich zur Interpretation komplexer Daten und können für die Klassifizierung, Interpretation, Erkennung und Vorhersage. Speziell bei der Analyse von Bildern, Videos und mehrdimensionalen Daten finden Convolutional Neural Networks (CNN) eine breite Anwendung. Wir unterstützen Sie bei der Auswahl und Schulung von Modellen für Ihre spezifischen Anwendungen sowie bei der Optimierung und Bewertung von Leistungsparametern.

Deep Learning in der Computer Vision hat es Computern ermöglicht, visuelle Daten auf ähnliche Weise zu verarbeiten und zu verstehen, wie es Menschen tun. Durch die Verwendung von neuronalen Netzen hat Deep Learning in den letzten zehn Jahren die Computer Vision revolutioniert. Es hat enorme Leistungssteigerungen bei klassischen Aufgaben der Computer Vision gebracht und neue Wege für die Analyse von Bild- und Videodaten eröffnet.

Klassifikation, Detektion und Segmentierung

Seit der Einführung von Convolutional Neural Networks (CNN) in der Bildverarbeitung Die Anwendungen der Objekterkennung und -verfolgung umfassen Bereiche wie Sport- und Verkehrsanalyse, Bewegungsüberwachung und Objektzählung. Deep Learning hat die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Erkennung, insbesondere in unkontrollierten Umgebungen, erheblich verbessert.

Segmentierung bietet andererseits eine Möglichkeit, die Grenzen von Regionen und Objekten von Interesse in einem Bild präzise zu definieren.

Anomalie­erkennung

Die Anomalieerkennung ist nützlich für jede Aufgabe, bei der ungewöhnliche, unerwartete und seltene Muster erkannt werden müssen. Deep Learning-Lösungen zur Anomalieerkennung können Probleme wie prädiktive Wartung und Qualitätskontrollsysteme in der Fertigungsindustrie, Erkennung medizinischer Probleme aus Bildern und Erkennung abnormen Verhaltens in Überwachungsszenarien lösen. Die Anomalieerkennung kann auch in Szenarien angewendet werden, in denen der Großteil der Daten normale Proben darstellt und es wenig oder gar keine Daten zu den abnormalen Proben gibt.

Keypoint-Detektion

Die Keypoint-Erkennung basiert auf dem Konzept, definierte Punkte (Keypoints) eines beweglichen Objektes im Bild zu markieren. Wenn sie auf den menschlichen Körper angewendet wird, entsprechen diese Keypoints beispielsweise den Gelenken. Das Lokalisieren dieser Keypoints von Objekten ermöglicht es, eine Schätzung der Körperhaltung und die Analyse der Orientierung und räumlichen Beziehungen verschiedener Körperteile zu ermitteln. Anwendungen der Keypoint-Erkennung sind unter anderem die Erkennung von Emotionen und Ausdrücken, die Erkennung von Handgesten, Mensch-Computer-Interaktion oder die Bewegungsanalyse. Keypoint-Erkennungsmodelle finden ebenfalls Anwendung in der 3D-Modellierung.

Deep Learning-Workflows


Ein erfolgreicher Deep-Learning-Prozess besteht aus mehreren aufeinander abgestimmten Schritten, die von der Datenerfassung bis zum produktiven Einsatz eines Modells reichen. Wir unterstützen unsere Kunden während des gesamten Lebenszyklus.

Labeling und Datenaufbereitung
Hochwertige Trainingsdaten sind die Grundlage jeder KI-Lösung. Wir entwickeln strukturierte Datenschemata, gestalten effiziente Labeling-Prozesse und setzen Tools zur Qualitätsprüfung ein. Durch klare Richtlinien, automatisierte Checks und Datenvalidierung stellen wir sicher, dass Trainingsdaten konsistent, vollständig und repräsentativ sind.

Training und Optimierung
Für das Training neuronaler Netze nutzen wir leistungsstarke, skalierbare Cloud-Infrastrukturen und optimieren Modelle gezielt für die jeweiligen Anwendungsfälle. Dazu gehören Hyperparameter-Tuning, Datenaugmentierung, verteiltes Training sowie Methoden zur Beschleunigung von Experimenten. So entstehen robuste Modelle mit hoher Genauigkeit und guter Generalisierungsfähigkeit.

Inference und Deployment
Nach dem Training integrieren wir die Modelle in produktive Systeme. Wir optimieren Inferenzzeiten, reduzieren Latenzen und passen Modelle an verschiedene Hardwareplattformen an, damit sie stabil und in Echtzeit laufen.

Lifecycle-Management
Durch moderne MLOps-Methoden automatisieren wir den gesamten Lebenszyklus eines KI-Systems. Dazu gehören automatisierte Trainingspipelines, reproduzierbare Experimente, Versionierung von Daten und Modellen, Monitoring der Modellperformance sowie regelmäßiges Retraining. So bleiben KI-Systeme dauerhaft zuverlässig und skalierbar.