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EITCA-Akademie

EITCA-Akademie

Das European Information Technologies Certification Institute - EITCI ASBL

Zertifizierungsstelle

EITCI Institut

Brüssel, Europäische Union

Anwendung des europäischen Standards für die IT-Zertifizierung (EITC) zur Unterstützung der IT-Professionalität und der Digital Society

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EITCIINSTITUTE
CERTIFIED

EITC/AI/GVAPI Google Vision API

by Administrator / Freitag, 05 Februar 2021 / Veröffentlicht in Allgemein
Aktueller Status
Nicht eingeschrieben
PREIS
€110
Los geht’s
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EITC/AI/GVAPI Google Vision API ist das europäische IT-Zertifizierungsprogramm zur Verwendung der Vision-API für künstliche Intelligenz von Google Cloud für vorab geschultes Bildverständnis.

Das Curriculum der EITC/AI/GVAPI-Google Vision-API konzentriert sich auf praktische Fähigkeiten bei der Verwendung von Google Vision API-Diensten (Application Programming Interface) zur automatischen Bildanalyse mit maschinellem Lernen, die in der folgenden Struktur organisiert sind und umfassende didaktische Videoinhalte als Referenz für diese EITC-Zertifizierung umfassen .

Die Google Vision API ist ein Bildanalysedienst der Google Cloud Platform, der auf vorab geschultem und kontinuierlich weiterentwickeltem maschinellem Lernen mit anspruchsvollen Implementierungen von Deep Learning basiert. Es ist einer der branchenführenden Standards für Genauigkeit beim Verständnis von Bildern mit künstlicher Intelligenz. Das auf die EITC/AI/GVAPI-Google Vision-API bezogene Curriculum konzentriert sich auf die Arbeit mit Vision AI in Python über die Vision API von Google Cloud, einen leistungsstarken AI Cloud-Dienst, der vorab geschulte und ständig weiterentwickelte Modelle für maschinelles Lernen bietet. Mit der Vision AI können Aufgaben zum Verständnis visueller Daten ausgeführt werden, z. B. das Zuweisen von Beschriftungen zu Bildern, um große Bilddatenbanken zu organisieren, empfohlene Scheitelpunkte zu beschneiden, berühmte Landschaften oder Orte zu erkennen, Texte zu extrahieren und viele andere Dinge.

Google Cloud bietet zwei Computer Vision-Dienste (gemeinsam als Vision AI bezeichnet) an, die maschinelles Lernen verwenden, um Bilder und Videos mit hoher Vorhersagegenauigkeit zu verstehen, z. B. AutoML Vision und die Vision-API. Die AutoML Vision automatisiert das Training der benutzerdefinierten Modelle für maschinelles Lernen. Es ermöglicht das Hochladen von Bildern und das Trainieren von benutzerdefinierten Bildmodellen mit einer benutzerfreundlichen grafischen Oberfläche. Optimieren Sie die Modelle hinsichtlich Genauigkeit, Latenz und Größe und exportieren Sie sie in eine beliebige Anwendung in der Cloud oder in eine Reihe von Geräten am Rande. Auf der anderen Seite bietet die Vision-API von Google Cloud leistungsstarke vorgefertigte Modelle für maschinelles Lernen über REST-APIs (Representational State Transfer) und RPC-APIs (Remote Procedure Call), mit denen Bilder beschriftet und schnell in Millionen vordefinierter Kategorien eingeteilt werden. Erkennen von Objekten und Gesichtern, Lesen von gedrucktem und handgeschriebenem Text und Erstellen wertvoller Metadaten in Bildkatalogen. Sie können daher AutoML Vision verwenden, um Erkenntnisse aus Bildern in der Cloud oder am Rand abzuleiten, oder die vorgefertigten Vision API-Modelle verwenden, um Emotionen zu erkennen, Text aus visuellen Daten zu verstehen und vieles mehr.

Mit der Vision API von Google Cloud ist Folgendes möglich:

  • Objekte erkennen: Erkennen Sie Objekte, wo sie sich befinden und wie viele.
  • Vision-Produktsuche aktivieren: Vergleichen Sie Fotos mit Bildern in Ihrem Produktkatalog und geben Sie eine Rangliste ähnlicher Artikel zurück.
  • Erkennen von gedrucktem und handgeschriebenem Text: Verwenden Sie OCR und identifizieren Sie die Sprache automatisch.
  • Gesichter erkennen: Gesichter und Gesichtsattribute erkennen. (Gesichtserkennung wird nicht unterstützt.)
  • Beliebte Orte und Produktlogos identifizieren: Identifizieren Sie automatisch bekannte Sehenswürdigkeiten und Produktlogos.
  • Allgemeine Bildattribute zuweisen: Ermitteln Sie allgemeine Attribute und entsprechende Zuschnitthinweise.
  • Web-Entitäten und -Seiten erkennen: Suchen Sie nach Nachrichtenereignissen, Logos und ähnlichen Bildern im Web.
  • Moderater Inhalt: Erkennen Sie explizite Inhalte (Erwachsene, Gewalttätige usw.) in Bildern.
  • Promi-Erkennung: Identifizieren Sie Promi-Gesichter in Bildern (eingeschränkter Zugriff, siehe Dokumentation).
  • Klassifizieren von Bildern mithilfe vordefinierter Beschriftungen: Vorab trainierte Modelle nutzen umfangreiche Bibliotheken vordefinierter Beschriftungen.
  • Verwenden Sie den Datenbeschriftungsdienst von Google: Google kann Sie beim Kommentieren von Bildern, Videos und Text unterstützen.
  • APIs verwenden: Verwenden Sie REST- und RPC-APIs.

Die möglichen Anwendungsfälle für Vision API sind unzählig.

Mithilfe der Vision-API können Sie beispielsweise die Vision-Produktsuche implementieren, mit der Ihre Kunden Produkte von Interesse in Bildern finden und Produktkataloge visuell durchsuchen können (Bildsuche, automatisch bestimmte ähnliche Produkte usw.).

Das obige Video erklärt, wie Googles Cloud AutoML Vision KI zur Analyse von Bildern verwendet.

Ein Doppel-KI-System, das eng mit der vorab geschulten und ständig aktualisierten Google Vision-API verbunden ist, ist Google AutoML Vision, mit dem Unternehmen ihre eigenen Modelle für maschinelles Lernen und benutzerdefinierte Schulungen für die Unterstützung der künstlichen Intelligenz bei der Analyse und dem Verständnis von Visionen verwenden können. Es ist Teil der maschinellen Lernsuite von Google Cloud und soll Entwicklern mit begrenzter Erfahrung im Bereich maschinelles Lernen dabei helfen, benutzerdefinierte Bildverarbeitungsmodelle für ihre spezifischen Anwendungsfälle zu trainieren. AI-Entwickler, die On-Demand-Zugriff auf das allgemeine vorab geschulte Modell benötigen, sollten die Google Vision-API verwenden.

Um sich im Detail mit dem Zertifizierungscurriculum vertraut zu machen, können Sie die folgende Tabelle erweitern und analysieren.

Das EITC/AI/GVAPI Google Vision API Certification Curriculum verweist auf Open-Access-Lehrmaterialien in Videoform. Der Lernprozess ist in eine schrittweise Struktur (Programme -> Lektionen -> Themen) unterteilt, die relevante Lehrplanteile abdeckt. Unbegrenzte Beratung durch Domänenexperten wird ebenfalls angeboten.
Einzelheiten zum Zertifizierungsverfahren finden Sie unter So funktioniert es.

Referenzressourcen für Lehrpläne

Google Vision-KI
https://cloud.google.com/vision/

Google Vision API-Dokumentation
https://cloud.google.com/vision/docs/

Dokumentation zur Google Vision API-Produktsuche
https://cloud.google.com/vision/product-search/docs/

Google AutoML Vision-Dokumentation
https://cloud.google.com/vision/automl/docs/

Google Qwiklabs für Cloud Vision API
https://www.qwiklabs.com/catalog?keywords=Cloud+Vision+API

Curriculum des Zertifizierungsprogramms

Alles anzeigen
Einleitung 2-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/2-Schritte
Einführung in die Google Cloud Vision-API
Einführung in die Google Cloud Vision-API in Python
Erste Schritte 1-Thema
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/1-Schritte
Konfiguration und Einrichtung
Text in visuellen Daten verstehen 3-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/3-Schritte
Erkennen und Extrahieren von Text aus dem Bild
Erkennen und Extrahieren von Text aus der Handschrift
Erkennen und Extrahieren von Text aus Dateien (PDF/TIFF)
Bilder verstehen 3-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/3-Schritte
Erntehinweise erkennen
Gesichter erkennen
Erkennung von Bildeigenschaften
Beschriften von Bildern 1-Thema
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/1-Schritte
Etikettenerkennung
Erweitertes Bildverständnis 4-Themen
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/4-Schritte
Wahrzeichen erkennen
Logos erkennen
Objekterkennung
Explizite Inhaltserkennung (sichere Suchfunktion)
Grundlegendes zu visuellen Webdaten 1-Thema
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/1-Schritte
Web-Entitäten und -Seiten erkennen
Formen und Objekte verstehen 1-Thema
Erweitern
Inhalt der Lektion
0% abgeschlossen 0/1-Schritte
Zeichnen von Objekträndern mithilfe der Pillow Python-Bibliothek
EITC/AI/GVAPI Google Vision API
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Zertifizierungszentrum

Programm Home Alles anzeigen
Einleitung
2-Themen
Einführung in die Google Cloud Vision-API
Einführung in die Google Cloud Vision-API in Python
Erste Schritte
1-Thema
Konfiguration und Einrichtung
Text in visuellen Daten verstehen
3-Themen
Erkennen und Extrahieren von Text aus dem Bild
Erkennen und Extrahieren von Text aus der Handschrift
Erkennen und Extrahieren von Text aus Dateien (PDF/TIFF)
Bilder verstehen
3-Themen
Erntehinweise erkennen
Gesichter erkennen
Erkennung von Bildeigenschaften
Beschriften von Bildern
1-Thema
Etikettenerkennung
Erweitertes Bildverständnis
4-Themen
Wahrzeichen erkennen
Logos erkennen
Objekterkennung
Explizite Inhaltserkennung (sichere Suchfunktion)
Grundlegendes zu visuellen Webdaten
1-Thema
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Formen und Objekte verstehen
1-Thema
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