Die Anwendungs- und Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz / Artificial Intelligence sind so vielfältig wie die Unternehmen selbst.

Im Bereich der Bilderkennung und -analyse (Computer Vision) fallen alle Themen, deren Rohdaten aus Bildern bestehen, seien es Bilder im Zuge der Qualitätssicherung eines Produktionsprozesses oder Bilder von Kunden.

Ziel solcher Projekte ist immer die inhaltliche Analyse eines Bildes. Für den menschlichen Anwender eine sehr leichte Aufgabe. Unser Gehirn ist evolutionsbedingt auf eine extrem schnelle Auswertung von Bilddaten, die über die Augen ans Gehirn geliefert werden, ausgelegt. Diese Fähigkeit war überlebenswichtig, denn ein hungriger Säbelzahntiger musste auf einem Bild im Gehirn schnell erkannt werden, um rechtzeitig die Flucht antreten zu können.

Für KI-Systeme stellt die Auswertung von Bildern eine weitaus größere Herausforderung dar, da die Bilder nicht als Ganzes, sondern nur in Form einzelner Pixel analysiert werden können.

Ein Projekt aus dem Bereich der Bildanalyse mittels künstlicher Intelligenz finden Sie unter: https://detect-eye-diseases.herokuapp.com. Das System ist in der Lage, Erkrankungen der Netzhaut mittels Machine-Learning Technologie zu erkennen.

CNNS - Convolutional Neural Networks

Der Kern, der für die durchschlagenden Erfolge künstlicher Intelligenz im Bereich Computer Vision im vergangenen Jahrzehnt verantwortlich war heißt: Convolution Neural Networks (oder kurz: CNN).

Mit CNNs wird eine mathematische Modellarchitektur bezeichnet, die in Deep Learning Modellen zur Analyse von Bildern eingesetzt wird.

Da Convolutional Neural Networks ein derart zentrales Thema des Einsatzes künstlicher Intelligenz in der Bildverarbeitung darstellen, haben wir diesem Thema auch einen eigenen Online Kurs in unserer KI-Akademy gewidment: Convolutional Neural Networks - Hinter den Kulissen-

Anwendungen für künstliche Intelligenz im Bereich Computer Vision

Jeder Prozess, der Bilddaten verarbeitet kann durch künstliche Intelligenz und Computer Vision Technologien unterstützt werden. Ein vollständige Auflistung der Anwendungsgebiete für Computer Vision (CV) würde hier den Rahmen sprengen.

Wir können jedoch eine Einteilung nach Branche oder nach technischem Zugang treffen:

Anwendungen für Deep Learning und CV nach Branche:

Die möglichen branchenspezifischen Anwendungsmöglichkeiten für Computer Vision sind vielschichtig:

KI in der Medizin

Bildgebende Verfahren haben die Diagnosemöglichkeiten in der Medizin in den letzten Jahrzehnten dramatisch verbessert. Mithilfe von künstlicher Intelligenz sind nun KI-Systeme in der Lage, selbständig Befunde zu erstellen.

Sie möchten noch weiter in die Anwendungsmöglichkeiten für künstliche Intelligenz in der Medizin einsteigen? In unserem Online-Kurs Anwendungen von künstlicher Intelligenz und Deep Learning in der Medizin stellen wir einige Beispiele vor, welchen Nutzen künstliche Intelligenz in der medizinischen Anwendung stiften kann und wie diese System aufgebaut sind.

KI in der Industrie und Fertigung

In der Produktion und der Güterfertigung werden schon seit langem Qualitätssicherungsmaßnahmen eingesetzt. Durch die autonome Analyse von Bilddaten während des Produktionsprozesses kann die Qualitätssicherung auf ein deutlich höheres Niveau gehievt werden.

KI in der Werbung

Haben Sie schon von GANs - General Adverserial Networks - gehört? Das sind KI-Systeme, die selbständig neue Daten (z.B. Bilddaten) generieren. Mit solchen GANs können zum Beispiel Portrait Fotos nach Ihren Vorstellungen generiert werden.

Sie erstellen Bilder von Ihren virtuellen Modells. Keine teuren Shootings, keine Lizenzkosten - da die Bilder nur von einer künstlichen Intelligenz generiert wurden.

Unsere Online Kurse zu Computer Vision

Sie wollen mehr über den Einsatz künstlicher Intelligenz und Deep Learning im Bereich Computer Vision erfahren?

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