Produkt zum Begriff Objekterkennung:
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Visuelle Wahrnehmung (Konkow, Monika)
Visuelle Wahrnehmung , Mit dieser Materialsammlung zur Förderung der visuellen Wahrnehmung schaffen Sie die Basis zum erfolgreichen Lesen-, Schreiben- und Rechnenlernen. Der Band bietet umfassendes Übungsmaterial zur Förderung der zentralen Bereiche der visuellen Wahrnehmung: visumotorische Koordination, visuelle Differenzierung, Figur-Grund- Wahrnehmung, Wahrnehmungskonstanz, Raum-Lage-Orientierung, Serialität, Klassifikationen. Alle Materialien werden in zwei Differenzierungsstufen angeboten, sodass Sie ganz leicht die individuellen Lernvoraussetzungen Ihrer Schüler berücksichtigen können. Die besonders einfache, klare und kindgerechte Gestaltung der Materialien ermöglicht allen Schülern, erfolgreich und mit Freude ihre Wahrnehmung zu trainieren - für einen erfolgreichen Start in der Schule. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20150504, Produktform: Geheftet, Beilage: Broschüre klebegebunden, Titel der Reihe: Lernvoraussetzungen im Anfangsunterricht##, Autoren: Konkow, Monika, Seitenzahl/Blattzahl: 93, Keyword: 1. Klasse/Vorschule; Basiskompetenzen; SoPäd; Wahrnehmung schulen, Fachschema: Grundschule / Lehrermaterial~Grundschule / Pädagogik, Didaktik~Didaktik~Unterricht / Didaktik, Fachkategorie: Unterricht und Didaktik: Religion~Grundschule und Sekundarstufe I~Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden, Bildungszweck: für den Primarbereich~Förderschule/Förderzentrum/Schule mit Förderschwerpunkt Lernen, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: FÖS, Warengruppe: HC/Schulbücher/Unterrichtsmat./Lehrer, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Schulform: FÖS, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag in der AAP Lehrerwelt GmbH, Länge: 297, Breite: 210, Höhe: 10, Gewicht: 301, Produktform: Geheftet, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0012, Tendenz: +1, Schulform: Förderschule, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch, WolkenId: 1308602
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 € -
Mompitzig die visuelle Wahrnehmung trainieren (Salber, Eva)
Mompitzig die visuelle Wahrnehmung trainieren , Ein Mompitz im Kopierer, Sockenchaos und Mom-Pizza - mit diesen wilden und witzigen Übungen trainieren die Kinder spielerisch die visuelle Wahrnehmung! Suchen Sie nach einer bunten Mischung spannender Übungen, um die visuelle Wahrnehmung in Ihren Unterricht einzubauen? Dann sind Sie bei den Mompitzen genau richtig! Denn mit Mompitz Anne und ihren lustigen Freunden wird das Lernen zu einem abwechslungsreichen Abenteuer! Mit den bunt illustrierten Übungen zu v isuellem Gedächtnis, Raum Lage-Wahrnehmung, Objekterkennung, Formwahrnehmung und Co. wird die visuelle Wahrnehmung Ihrer Grundschulkinder spielerisch gefördert. Alle Arbeitsblätter stehen unter dem Motto "Die Mompitze drücken die Schulbank", welches als roter Faden geschichtenartig durch das Heft führt. Somit knüpfen die Themen an die Erlebniswelt der Kinder an und schaffen Wiedererkennung und Motivation !Alle Materialien sind ohne großen Vorbereitungsaufwand sofort im Unterricht und in der Freiarbeit einsetzbar. Lösungen zur Selbstkontrolle runden das Angebot ab. , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20200901, Produktform: Geheftet, Beilage: Broschüre drahtgeheftet, Titel der Reihe: Mompitz##, Autoren: Salber, Eva, Seitenzahl/Blattzahl: 64, Themenüberschrift: EDUCATION / Teaching Methods & Materials / General, Keyword: 1. und 2. Klasse; Grundschule; Mompitze, Fachschema: Grundschule / Pädagogik, Didaktik~Grundschule / Sachunterricht, Umwelt~Didaktik~Unterricht / Didaktik, Bildungsmedien Fächer: Didaktik und Methodik~Sachunterricht, Fachkategorie: Didaktische Kompetenz und Lehrmethoden~Schule und Lernen, Bildungszweck: für den Primarbereich, Altersempfehlung / Lesealter: 23, Genaues Alter: GRS, Fachkategorie: Unterrichtsmaterialien, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Persen Verlag i.d. AAP, Verlag: Persen Verlag, Breite: 213, Höhe: 10, Gewicht: 213, Produktform: Geheftet, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Schulform: Grundschule, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch, WolkenId: 2402148
Preis: 22.99 € | Versand*: 0 € -
Fördermaterial: Visuelle Wahrnehmung (Helwig, Monika~Schaadt, Susanne)
Fördermaterial: Visuelle Wahrnehmung , Fördermaterial für Schüler an Grundschulen und Förderschulen, Klasse 1-4 +++ Eine gut ausgeprägte visuelle Wahrnehmungsfähigkeit ist eine der zentralsten Voraussetzungen für erfolgreiches Lesen-, Schreiben- und Rechnenlernen. Doch immer häufiger leiden Kinder heute unter Wahrnehmungsstörungen, die auch die Aufmerksamkeit und Konzentration beeinträchtigen. Mit diesen Arbeitsblättern zur Wahrnehmungsförderung können Lehrer und Eltern die visuelle Wahrnehmungsfähigkeit der Schüler gezielt diagnostizieren und fördern. Die Kopiervorlagen dieses Basistrainings (Band 1) sind ab 6 Jahren einsetzbar. Die Übungen fördern das Wahrnehmen von Helligkeit, von Farben, Objektgrößen, Objektformen, vielfältigen Objekteigenschaften, Formkonstanz, Raumlagen, räumlichen Beziehungen bis hin zur Auge-Hand-Koordination und Figur-Grund-Differenzierung. Inkl. Lösungen und Klassenübersichtsliste. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 200806, Produktform: Kartoniert, Beilage: Spiralbindung, Autoren: Helwig, Monika~Schaadt, Susanne, Seitenzahl/Blattzahl: 102, Abbildungen: vierfarb. Abb., Fachschema: Lernmittel~Unterrichtsmedium~Visuell~Wahrnehmung / Unterrichtsmaterial, Bildungsmedien Fächer: Didaktik und Methodik, Fachkategorie: Schule und Lernen, Fachkategorie: Grundschule und Sekundarstufe I, Text Sprache: ger, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Verlag an der Ruhr GmbH, Verlag: Verlag an der Ruhr GmbH, Verlag: Verlag an der Ruhr, Länge: 297, Breite: 207, Höhe: 10, Gewicht: 448, Produktform: Kartoniert, Genre: Schule und Lernen, Genre: Schule und Lernen, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0025, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Schulbuch,
Preis: 26.99 € | Versand*: 0 € -
Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 €
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Wie können visuelle Datenverarbeitungstechnologien zur Verbesserung der Bilderkennung und Objekterkennung in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?
Visuelle Datenverarbeitungstechnologien können zur Extraktion von Merkmalen aus Bildern verwendet werden, um die Genauigkeit der Bilderkennung zu verbessern. Durch den Einsatz von Algorithmen wie Convolutional Neural Networks können visuelle Datenverarbeitungstechnologien Objekte in Bildern präziser identifizieren. Die Integration von visuellen Datenverarbeitungstechnologien in künstliche Intelligenzsysteme ermöglicht eine schnellere und genauere Objekterkennung in verschiedenen Anwendungen.
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Wie funktioniert die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen? Was sind die Anwendungsgebiete und Herausforderungen in diesem Bereich?
Die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erfolgt durch das Training von Algorithmen mit großen Datensätzen, um Muster und Merkmale von Objekten zu erkennen. Anwendungsgebiete sind unter anderem autonomes Fahren, medizinische Bildgebung und Qualitätskontrolle in der Produktion. Herausforderungen liegen in der Datenvielfalt, der Robustheit gegenüber Veränderungen und der ethischen Verantwortung bei der Nutzung von KI-Systemen.
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Welche Technologien werden zur Objekterkennung in der modernen Bildverarbeitung und künstlichen Intelligenz eingesetzt?
In der modernen Bildverarbeitung und künstlichen Intelligenz werden Technologien wie neuronale Netzwerke, Convolutional Neural Networks (CNN) und Deep Learning eingesetzt, um Objekte in Bildern zu erkennen. Diese Technologien ermöglichen es, komplexe Muster und Merkmale in Bildern zu identifizieren und Objekte präzise zu klassifizieren. Durch den Einsatz von Machine Learning-Algorithmen können diese Technologien kontinuierlich verbessert und optimiert werden.
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Wie beeinflusst die Anwendung verschiedener Bildverarbeitungsalgorithmen die Genauigkeit der Objekterkennung in Computer Vision-Systemen?
Die Anwendung verschiedener Bildverarbeitungsalgorithmen kann die Genauigkeit der Objekterkennung in Computer Vision-Systemen stark beeinflussen. Ein Algorithmus, der gut auf bestimmte Arten von Bildern funktioniert, kann auf anderen Bildern weniger genau sein. Die Auswahl des richtigen Algorithmus für die spezifische Anwendung ist entscheidend für die Genauigkeit der Objekterkennung.
Ähnliche Suchbegriffe für Objekterkennung:
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Delock Visuelle Fehleranzeige
Delock - Visuelle Fehleranzeige
Preis: 52.96 € | Versand*: 0.00 € -
Visuelle Magie (Fries, Jan)
Visuelle Magie , Ein Handbuch des Freistilschamanismus , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 199512, Produktform: Kartoniert, Autoren: Fries, Jan, Seitenzahl/Blattzahl: 190, Abbildungen: Mit Abb., Fachschema: Schamanismus - Schamane, Thema: Orientieren, Warengruppe: HC/Esoterik, Fachkategorie: Schamanismus, Heidentum und Druidentum, Thema: Entdecken, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Edition Ananael, Verlag: Edition Ananael, Verlag: Dewitt, Michael Zoe, Länge: 211, Breite: 148, Höhe: 23, Gewicht: 371, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0030, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 24.90 € | Versand*: 0 € -
Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Hobbes Fiber Checker Pro - Visuelle Fehleranzeige
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Preis: 258.20 € | Versand*: 0.00 €
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Welche Methoden der Bildanalyse werden in der digitalen Bildverarbeitung eingesetzt, um Mustererkennung und automatische Objekterkennung zu ermöglichen?
In der digitalen Bildverarbeitung werden Methoden wie Kantenerkennung, Segmentierung und Merkmalsextraktion eingesetzt, um Mustererkennung und automatische Objekterkennung zu ermöglichen. Diese Methoden helfen dabei, relevante Informationen aus Bildern zu extrahieren und Muster in den Daten zu identifizieren. Durch die Kombination dieser Techniken können Computerprogramme Objekte in Bildern erkennen und analysieren.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Objekterkennung in der Bildverarbeitung?
Die gängigsten Methoden zur Objekterkennung in der Bildverarbeitung sind Convolutional Neural Networks (CNNs), Haar-like Features und Histogram of Oriented Gradients (HOG). CNNs sind besonders effektiv für komplexe Objekterkennungsaufgaben, während HOG und Haar-like Features häufig für einfachere Objekte verwendet werden. Andere Methoden sind auch möglich, aber diese drei sind am weitesten verbreitet und erfolgreich.
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Wie können Computer mithilfe von maschinellem Sehen Objekte und Muster in Bildern erkennen und interpretieren? Welche Anwendungen gibt es für maschinelles Sehen in Bereichen wie Medizin, autonomes Fahren und Objekterkennung?
Computer können mithilfe von maschinellem Sehen Algorithmen verwenden, um Bilder zu analysieren und Muster zu erkennen. Diese Algorithmen können trainiert werden, um Objekte zu identifizieren und zu interpretieren, indem sie Merkmale in den Bildern erkennen. Anwendungen für maschinelles Sehen in der Medizin umfassen die Diagnose von Krankheiten anhand von Bildern wie Röntgenaufnahmen oder MRT-Scans. Im Bereich des autonomen Fahrens kann maschinelles Sehen verwendet werden, um Verkehrszeichen, Fußgänger und andere Fahrzeuge zu erkennen. In der Objekterkennung können Computer mithilfe von maschinellem Sehen Gegenstände in Bildern identifizieren, was
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Wie kann die Objekterkennung in der Bildverarbeitung zur Verbesserung von Automatisierungssystemen eingesetzt werden?
Die Objekterkennung in der Bildverarbeitung ermöglicht es Automatisierungssystemen, Objekte in Echtzeit zu identifizieren und zu verfolgen. Dadurch können Prozesse effizienter gesteuert und optimiert werden. Zudem können Fehler frühzeitig erkannt und behoben werden, was die Produktivität und Qualität der Automatisierungssysteme verbessert.
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