{"id":150926,"date":"2026-02-18T12:12:46","date_gmt":"2026-02-18T11:12:46","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=150926"},"modified":"2026-02-20T06:45:27","modified_gmt":"2026-02-20T05:45:27","slug":"u-net-weiterbildungen-data-cn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/u-net-weiterbildungen-data-cn","title":{"rendered":"U-NET: Alles \u00fcber das neuronale Netzwerk von Computer Vision"},"content":{"rendered":"\n

U-NET ist ein Modell f\u00fcr ein neuronales Netz, das sich mit Computer Vision Patches und insbesondere mit semantischen Segmentierungsproblemen<\/a> befasst. Hier erf\u00e4hrst Du alles, was Du dazu wissen solltest: \u00dcberblick, Funktionsweise, Architektur, Vorteile, Weiterbildungen…\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Was genau ist ein Deep Neural Network?<\/a><\/td><\/tr>
Recurrent Neural Network (RNN): Was genau ist das?<\/a><\/td><\/tr>
Convolutional Neural Network (CNN): Alles, was Du wissen solltest<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Die K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> ist eine breitgef\u00e4cherte Technologie mit vielen verschiedenen Zweigen. Eine dieser Unterkategorien ist die Computer Vision<\/a>. Es handelt sich um ein interdisziplin\u00e4res wissenschaftliches Feld, das darauf abzielt, Computer so zu gestalten, dass sie Bilder und Videos „verstehen“ k\u00f6nnen. Ziel ist es, die vom menschlichen Sehapparat ausgef\u00fchrten Aufgaben zu automatisieren. Dank Deep Learning<\/a> konnten in den letzten Jahren enorme Fortschritte im Bereich des Maschinellen Sehens<\/b> erzielt werden. Mittlerweile sind Maschinen sogar in der Lage, in bestimmten Situationen mit dem menschlichen Sehverm\u00f6gen zu konkurrieren.<\/p>\n\n\n\n

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Nimm an einer Deep Learning Weiterbildung teil<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Die verschiedenen Aufgaben der Computer Vision<\/h2>\n\n\n\n

Es gibt verschiedene Aufgaben der Computer Vision. Eine der h\u00e4ufigsten Anwendungen ist die Bildklassifizierung. Sie besteht darin, dass der Computer das Hauptobjekt in einem Bild identifiziert und ihm ein Etikett zuweist, um das Bild zu klassifizieren.\u00a0Genauso ist es m\u00f6glich, dass der Computer die Position des Objekts auf dem Bild lokalisiert. Dazu umrahmt er das Objekt mit einer „Bounding Box<\/b>„, die durch numerische Parameter der Bildr\u00e4nder identifiziert werden kann. Die Objektklassifikation<\/b> ist auf ein einzelnes Objekt pro Bild beschr\u00e4nkt. Die komplexere Objekterkennung<\/b> geht dar\u00fcber hinaus und setzt voraus, dass der Computer alle verschiedenen Objekte innerhalb eines Bildes erkennt und lokalisiert.<\/p>\n\n\n\n

Bei der semantischen Segmentierung<\/b> wird jedes Pixel in einem Bild mit einer Klasse versehen, die dem entspricht, was dargestellt wird. Man spricht auch von „dense prediction<\/b>„, da jedes Pixel vorhergesagt werden muss. Im Gegensatz zu anderen Aufgaben der Computervision<\/b> erzeugt die semantische Segmentierung nicht nur Etiketten und Bounding Boxes. Sie erzeugt au\u00dferdem ein hochaufl\u00f6sendes Bild, auf dem jedes Pixel klassifiziert wird.<\/p>\n\n\n\n

Die Instanzsegmentierung<\/b> geht noch einen Schritt weiter, indem sie jede Instanz einer Klasse separat klassifiziert. Wenn auf einem Bild beispielsweise drei Hunde zu sehen sind, ist jeder Hund eine Instanz der Klasse „Hund“. Jeder wird separat klassifiziert, zum Beispiel durch die Verwendung unterschiedlicher Farben. Durch diese verschiedenen Aufgaben „versteht“ der Computer den Inhalt der Bilder mit einer immer h\u00f6heren Detailgenauigkeit. In diesem Artikel werden wir uns speziell mit der Aufgabe der semantischen Segmentierung besch\u00e4ftigen.<\/p>\n\n\n\n

Anwendungen und Anwendungsbeispiele der semantischen Segmentierung<\/h3>\n\n\n\n

Die semantische Segmentierung<\/b> wird f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungen genutzt. Autonome Fahrzeuge zum Beispiel erfordern die Wahrnehmung, Planung und Ausf\u00fchrung in st\u00e4ndig wechselnden Umgebungen. Deshalb erfordern sie eine hohe Genauigkeit, da die Systeme im Stra\u00dfenverkehr absolut fehlerfrei funktionieren m\u00fcssen. Mithilfe der semantischen Segmentierung ist es m\u00f6glich, dass unbemannte Autos freie Fl\u00e4chen auf den Fahrbahnen, Fahrbahnmarkierungen und Verkehrsschilder erkennen.<\/p>\n\n\n\n

Diese KI-Technik wird ebenfalls in der medizinischen Diagnostik<\/b> eingesetzt. Die Maschinen k\u00f6nnen die Analysen von Radiologen unterst\u00fctzen, um die Zeit f\u00fcr die Erstellung von Diagnosen zu verk\u00fcrzen. Ein weiterer Anwendungsfall ist die Satellitenkartografie<\/b>, die f\u00fcr die \u00dcberwachung von Abholzungsgebieten oder f\u00fcr die Urbanisierung sehr wichtig ist. Durch semantische Segmentierung k\u00f6nnen n\u00e4mlich verschiedene Gel\u00e4ndetypen automatisiert unterschieden werden. Auch die Erkennung von Geb\u00e4uden und Stra\u00dfen ist f\u00fcr das Verkehrsmanagement<\/b> oder die Stadtplanung<\/b> von gro\u00dfem Nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Schlie\u00dflich k\u00f6nnen Roboter in der Pr\u00e4zisionslandwirtschaft<\/b> die semantische Segmentierung nutzen, um zwischen Nutzpflanzen und Unkraut zu unterscheiden. Dadurch k\u00f6nnen sie die Unkrautbek\u00e4mpfung automatisieren und die Menge an Herbiziden verringern.<\/p>\n\n\n\n

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Lerne den Umgang mit U-NET<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Was ist U-NET?<\/h2>\n\n\n\n

Es gibt verschiedene Methoden, um Probleme bei der semantischen Segmentierung zu l\u00f6sen. Traditionelle Ans\u00e4tze bestehen darin, Punkte, Linien oder R\u00e4nder zu erkennen. Es ist auch m\u00f6glich, sich auf die Morphologie zu st\u00fctzen oder Pixelcluster<\/b> zusammenzusetzen.\u00a0Inzwischen werden im Deep Learning Convolutional Neuronal Networks<\/a> (faltungsneurale Netzwerke) h\u00e4ufig eingesetzt. Sie erm\u00f6glichen es, mithilfe der Bildsegmentierung komplexere Probleme anzugehen.<\/p>\n\n\n\n

Eines der am h\u00e4ufigsten f\u00fcr die Bildsegmentierung verwendeten neuronalen Netze ist U-NET. Dabei handelt es sich um ein vollst\u00e4ndig faltbares Modell eines neuronalen Netzes. Dieses Modell wurde urspr\u00fcnglich von Olaf Ronneberger<\/b>, Phillip Fischer<\/b> und Thomas Brox<\/b> im Jahr 2015 f\u00fcr die Segmentierung von medizinischen Bildern entwickelt. Die Architektur von U-NET besteht aus zwei „Pfaden“. Der erste ist der Kontraktionspfad, der auch als Encoder<\/b> bezeichnet wird. Er wird verwendet, um den Kontext eines Bildes zu erfassen.<\/p>\n\n\n\n

Im Grunde handelt es sich dabei um eine Ansammlung von Faltungsschichten und „Max-Pooling<\/b>„-Schichten, die es erm\u00f6glichen, eine Karte mit den Merkmalen eines Bildes zu erstellen und seine Gr\u00f6\u00dfe zu reduzieren, um die Anzahl der Parameter des Netzwerks zu verringern. Der zweite Weg ist die symmetrische Expansion<\/b>, die auch als >Decoder<\/b> bezeichnet wird. Er erm\u00f6glicht ebenfalls eine genaue Lokalisierung durch die transponierte Faltung<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

\"u-net<\/figure>\n\n\n\n

Die Vorteile von U-NET<\/h2>\n\n\n\n

Im Bereich des Deep Learning ist es notwendig, gro\u00dfe Datens\u00e4tze zu verwenden, um die entsprechenden Modelle zu trainieren. Die Zusammenstellung solcher Datenmengen zur L\u00f6sung eines Bildklassifizierungsproblems kann sich in Bezug auf Zeit, Budget und Hardwareressourcen als schwierig erweisen. <\/p>\n\n\n\n

Auch die Kennzeichnung der Daten erfordert das Fachwissen mehrerer Entwickler und Ingenieure. Dies ist besonders in hochspezialisierten Bereichen<\/b> wie der medizinischen Diagnostik der Fall. U-NET schafft hier Abhilfe, da es selbst bei einem begrenzten Datensatz<\/b> zuverl\u00e4ssig arbeitet. Au\u00dferdem bietet es eine h\u00f6here Genauigkeit als herk\u00f6mmliche Modelle.<\/p>\n\n\n\n

Eine herk\u00f6mmliche Autoencoder-Architektur<\/b> reduziert die Gr\u00f6\u00dfe der eingegebenen Informationen. Danach beginnt die Decodierung, die lineare Merkmalsdarstellung wird erlernt und der Raster wird allm\u00e4hlich gr\u00f6\u00dfer. Am Ende dieser Architektur entspricht die Ausgabegr\u00f6\u00dfe<\/b> der Eingabegr\u00f6\u00dfe<\/b>. Eine solche Architektur ist ideal, um die Anfangsgr\u00f6\u00dfe zu erhalten. Das Problem ist, dass sie den Input linear komprimiert, sodass nicht alle Merkmale \u00fcbertragen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Hier spielt U-NET dank seiner U-Architektur<\/b> seine St\u00e4rken aus. Die Entfaltung erfolgt auf der Seite des Decoders, wodurch das bei einer Auto-Encoder-Architektur auftretende Flaschenhalsproblem<\/b> und damit der Verlust von Merkmalen vermieden wird.<\/p>\n\n\n\n

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Wie lernt man, U-NET zu verwenden?<\/h2>\n\n\n\n

Da KI<\/b> und Computer Vision<\/b> in allen Bereichen zunehmend genutzt werden, ist der Umgang mit Deep Learning und den verschiedenen Modellen wie U-NET eine wertvolle und gefragte Fertigkeit. <\/p>\n\n\n\n

Um diese F\u00e4higkeiten zu erwerben, bietet Liora Dir eine Reihe von Weiterbildungen an. Machine Learning<\/a> und Deep Learning<\/a> stehen im Mittelpunkt unseres Data Scientist-Kurses<\/a>. In diesem Kurs lernst Du zudem mit Python <\/a>zu programmieren, die Nutzung von DataViz<\/b> und den Umgang mit Datenbanken und Big-Data-Tools. Nach Abschluss des Kurses besitzt Du alle notwendigen F\u00e4higkeiten, um den boomenden Beruf des Data Scientists<\/b> auszu\u00fcben.<\/p>\n\n\n\n

Unsere berufsvorbereitenden Kurse sind so konzipiert, dass sie auf die tats\u00e4chliche Bed\u00fcrfnissen von Unternehmen und Organisationen zugeschnitten sind. Sie k\u00f6nnen als Intensivkurs oder als berufsbegleitende Weiterbildung<\/b> absolviert werden. Wir bieten Dir einen innovativen Blended-Learning-Ansatz<\/b>, der Pr\u00e4senzunterricht<\/b> und Fernunterricht<\/b> miteinander verbindet. Am Ende des Programms erh\u00e4ltst Du ein von der Sorbonne zertifiziertes Diplom.<\/p>\n\n\n\n

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Beginne eine Weiterbildung zum Data Scientist<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Jetzt wei\u00dft Du alles \u00fcber U-NET. Lies unseren Artikel \u00fcber Computer Vision<\/a> sowie unseren allgemeineren Artikel \u00fcber Deep Learning<\/a>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n