Webinar: KI in der Praxis – Computer Vision mit MLOps

Durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützte Abläufe halten zunehmend Einzug in industrielle Prozesse. Insbesondere die Kombination unterschiedlicher Technologien und Methoden führt zu wertvollen Prozess- und Ergebnisoptimierungen. Ein aktueller KI-Trend ist hier Computer Vision. Typische Ziele sind dabei die Objekterkennung und die Vermessung der geometrischen Strukturen von Objekten oder Bewegungen.

In unserem kostenfreien Webinar werfen unsere DevOps- und Data-Profis einen Blick in die aktuelle Praxis. Sie erl√§utern Ihnen, wie sich die Leistungsf√§higkeit und Einsatzm√∂glichkeiten von Computer Vision mithilfe von Machine Learning Operations (MLOps) deutlich ausbauen lassen: Mit MLOps werden die Prinzipien der Software-Entwicklung auf das Machine Learning √ľbertragen, um auch die Entwicklung und den Einsatz von maschinellem Lernen zu optimieren.

Melden Sie sich noch heute an und lernen Sie praxisnah die Möglichkeiten moderner KI kennen.

Inhalte im Fokus:

  • Computer Vision im Industriekontext
  • effizientes Training und vereinfachte Auslieferung durch MLOps
  • reduzierter Annotationsaufwand mithilfe synthetischer Daten
  • Nutzung in der Cloud oder von On-Premise Clustern mit Kubeflow
  • Praxisbeispiel: Computer-Vision-basierte Qualit√§tssicherung mit synthetischen Daten
     

CONET-Webinar:
KI in der Praxis ‚Äď Computer Vision mit MLOps

Donnerstag, 11. August 2022 von 11 bis 12 Uhr


Hintergrund:

DevOps-Methoden unter Beteiligung von Entwicklungs- und Betriebs-Teams sind ein längst etabliertes Vorgehen in der Software-Entwicklung. Durch kontinuierliche Entwicklungs-, Integrations-, Test- und Betriebszyklen werden schneller flexible und sich stetig weiterentwickelnde Anwendungen geschaffen.

Mit MLOps werden die Prinzipien der Software-Entwicklung auf das Machine Learning √ľbertragen, um auch die Entwicklung und den Einsatz von maschinellem Lernen zu optimieren. In √§hnlichen Zyklen erfolgen hier kontinuierlich die Integration, die Auslieferung und das Training von Machine-Learning-Anwendungen.

Dies l√§sst sich auch auf das Feld der Computer Vision √ľbertragen: Mithilfe von MLOps lassen sich die Leistungsf√§higkeit und Einsatzm√∂glichkeiten von Computer Vision zur Aufnahme, Interpretation und Analyse von Daten deutlich ausbauen und zuverl√§ssiger gestalten.


Bitte f√ľllen Sie zur Teilnahme das folgende Formular aus.
Die Teilnahme am Webinar ist kostenlos.

Anmeldungen sind nur bis 9:30 Uhr am Tag des Webinars möglich.

Ausgezeichnet:

Folgen Sie uns