Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, Bild- und Textdatensätze vorzuverarbeiten, ein Deep Learning Modell zu erstellen und zu evaluieren und eine voll funktionsfähige Anwendung für Bildunterschriften bereitzustellen. Sie werden praktische Erfahrung in der Anwendung von Tokenisierung, Feature Extraction, CNN-RNN-Architekturen und BLEU-Score-Evaluierung für die akkurate Generierung von Bildunterschriften sammeln. Dieser Kurs schlägt eine einzigartige Bridge zwischen Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache und ermöglicht es den Lernenden, aussagekräftige Bildunterschriften für Social Media zu generieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Tutorials werden nicht nur die Vorbereitung von Datensätzen und die Modellierung neuronaler Netze behandelt, sondern auch die Erstellung einer interaktiven Streamlit-App und deren Bereitstellung auf AWS EC2 für die Barrierefreiheit in der realen Welt demonstriert. Die Lernenden profitieren davon, indem sie sowohl technische Tiefe als auch praktische Fertigkeiten für die Bereitstellung erwerben, die sie auf Aufgaben in der KI-Entwicklung, im maschinellen Lernen und in der angewandten Datenwissenschaft vorbereiten. Am Ende werden sie selbstbewusst ihre eigenen automatischen Bilduntertitelungssysteme entwerfen, testen und starten, die sich nahtlos in moderne Anwendungen integrieren.