Implementierung eines Deep Learning-Modells für die Objekterkennung

Einem Computer oder Roboter die F?higkeit zu verleihen, eine Form oder ein Muster in einem Bild zu erkennen, ist ein sehr schwieriges, aber nicht unm?gliches Problem. Der Einsatz von Lernalgorithmen erm?glicht es einem Computer, eine Form in einem Bild zu identifizieren, um sie zu klassifizieren, zu lokalisieren oder zu analysieren. Diese Form kann ein Buchstabe, eine Zahl oder ein reales Objekt sein. Auf dem Gebiet der Mustererkennung wurden zahlreiche Forschungsarbeiten vorgelegt, um die Leistung von Lernalgorithmen in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit zu verbessern. Seit den 1940er Jahren versuchen Forscher auf dem Gebiet der k?nstlichen Intelligenz, die Geheimnisse der Funktionsweise des menschlichen Gehirns zu entschl?sseln, in der Hoffnung, sie eines Tages virtuell nachbilden und auf Maschinen ?bertragen zu k?nnen, die so intelligent und autonom wie der Mensch werden w?rden. Die Forschung machte dramatische Fortschritte und begann mit der Entwicklung intelligenter Maschinen. Fr?her war die KI ein phantastisches Konzept aus der Science-Fiction, doch heute ist sie allt?gliche Realit?t geworden. Neuronale Netze ebnen den Weg f?r einen Durchbruch beim maschinellen Lernen, dem so genannten "Deep Learning". Deep Learning und Computer Vision ver?ndern die Art und Weise, wie wir mit all den Maschinen und Ger?ten in unserem Leben interagieren, da sie in der Lage sind, das, was sie sehen, in Echtzeit zu verarbeiten.