KI für Alle: Theorie: Theorie der Bildverarbeitung

In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Bildverarbeitung im Kontext von Deep Learning. Nach einer kleinen Wiederholung zu digitalen Bildern stellen wir Kanten als wichtige Features von Bildern heraus und erfahren, wie Ableitungen dabei helfen können, sie zu detektieren. Danach lernen wir Faltungen kennen und sehen anhand von Beispielen, wie Bilder mit sogenannten Filtern gefaltet werden können, um wichtige Features zu erkennen. Diese spielen bei Convolutional Neural Networks (CNNs) eine zentrale Rolle, wie wir im Anschluss sehen werden.
Lernziele:
Du erklärst, wie ein Bild digital im Computer gespeichert ist
Du nennst Bildkanten als wichtige Charakterisierung von Bildern
Du nennst die Bildableitung als Indikator für Bildkanten und erläuterst sie
Du erklärst das Prinzip der (diskreten) Faltung eines Bildes mit einem Filter anhand eines Beispiels
Du erläuterst Eigenschaften eines Convolutional Neural Networks, insbesondere die Rolle der Filter


= Information zum Kurs =
Der Online-Kurs „KI für Alle: Einführung in die Künstliche Intelligenz” @heicad vermittelt in kurzen Lernvideos die Grundlagen Künstliche Intelligenz. Dabei lernt man ein Algorithmus programmiert wird, aber auch, was du mit KI bei deiner Arbeit, ob in der Forschung oder in einem Anwendungsfeld in der Praxis, bewirken kannst. Darüber hinaus werden die unterschiedlichen Einflüsse von KI auf den Alltag und verschiedene Lebens- sowie Forschungsbereiche beleuchtet und hinterfragt, welche Folgen daraus für die Gesellschaft resultieren.

Das @HeiCAD https://www.heicad.hhu.de/lehre/ki-fu...
Den kompletten Kurs kann man auf dem @KICampus absolvieren unter https://ki-campus.org/courses/kifuera...


= Informationen zum Video =
Autor*in: Dr. Joana Grah
Permalink https://doi.org/10.5446/65502
Dieses Video wurde als OER-Material auf Twillo veröffentlicht:
https://www.twillo.de/edu-sharing/com...



= Disclaimer =
Transkript zu dem Video „Theorie der Bildverarbeitung“, Dr. Joana Grah, https://orcid.org/0009-0004-1811-9699.
Dieses Transkript wurde im Rahmen des Projekts ai4all des Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD) an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf unter der Creative Commons Lizenz CC-BY 4.0 veröffentlicht. Ausgenommen von der Lizenz sind die verwendeten Logos, alle in den Quellen ausgewiesenen Fremdmaterialien sowie alle als Quellen gekennzeichneten Elemente.