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 erläutern Ihnen, wie sich die Leistungsfähigkeit und Einsatzmöglichkeiten von Computer Vision mithilfe von Machine Learning Operations (MLOps) deutlich ausbauen lassen: Mit MLOps werden die Prinzipien der Software-Entwicklung auf das Machine Learning übertragen, 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 Qualitätssicherung mit synthetischen Daten
CONET-Webinar:
KI in der Praxis – Computer Vision mit MLOps
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 übertragen, um auch die Entwicklung und den Einsatz von maschinellem Lernen zu optimieren. In ähnlichen Zyklen erfolgen hier kontinuierlich die Integration, die Auslieferung und das Training von Machine-Learning-Anwendungen.
Dies lässt sich auch auf das Feld der Computer Vision übertragen: Mithilfe von MLOps lassen sich die Leistungsfähigkeit und Einsatzmöglichkeiten von Computer Vision zur Aufnahme, Interpretation und Analyse von Daten deutlich ausbauen und zuverlässiger gestalten.
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