Computervision
tæt på dem der lærer
localjournal er en online seminarplatform grundlagt i 2019 med ét klart formål: at gøre dybdegående undervisning i computervision tilgængelig for studerende i hele landet. Vi fjerner den geografiske barriere uden at gå på kompromis med faglig substans.
Vores seminarer kombinerer struktureret vidensformidling med aktiv diskussion, så deltagerne ikke blot forstår teorien — de kan anvende den på konkrete billedbehandlingsproblemer.
Hvad vi faktisk underviser i
Computervision er et felt der bevæger sig hurtigt. Vi fokuserer på de teknikker der er relevante nu: billedsegmentering, objektdetektering med YOLO-arkitekturer, feature-ekstraktion og praktisk brug af OpenCV og PyTorch.
Hvert seminar er opbygget som en arbejdssession — deltagerne arbejder med rigtige datasæt og løser opgaver undervejs. Teori og praksis veksler inden for samme session, ikke på tværs af uger.
Vi optager ikke forelæsninger og sender dem afsted. Seminarformatet kræver tilstedeværelse, fordi diskussionen er en del af læringsprocessen.
"Jeg havde prøvet tutorials online i månedsvis. Det var først da jeg skulle forklare min tilgang til andre deltagere, at jeg forstod hvad jeg egentlig lavede."
Menneskene bag seminarerne
Et lille hold med konkret erfaring inden for computersynsystemer, undervisning og praktisk softwareudvikling.
Birthe Aarup
Birthe har arbejdet med medicinsk billedanalyse i seks år og underviser nu i segmentering og annotationsmetodik.
Rasmus Elkjær
Rasmus specialiserer sig i realtidsdetektion og har bygget produktionssystemer med YOLO og TensorRT til industrikunder.
Nadia Grøndahl
Nadia håndterer seminarstruktur og deltagerforløb. Hun sikrer at hvert forløb hænger fagligt og praktisk sammen.
Oskar Thygesen
Oskar underviser i klassiske CV-metoder — SIFT, HOG, konturdetektion — og forklarer hvornår deep learning ikke er svaret.
Sådan er seminarerne skruet sammen
Vi har prøvet mange formater. Det der virker er en fast struktur med plads til afvigelse — ikke en løs samtale og heller ikke en envejsforelæsning.
Konkret opgave fra start
Hvert seminar åbner med et afgrænset problem — ikke en oversigt over emnet. Deltagerne ved præcis hvad de arbejder hen imod.
Pause til diskussion
Vi stopper undervejs og beder deltagerne forklare deres tilgang til hinanden. Det afslører antagelser hurtigere end en quiz.
Rigtige datasæt, ikke legetøj
Vi bruger åbne datasæt fra COCO, Open Images og branchespecifikke kilder — ikke konstruerede eksempler der kun virker i undervisningen.
Maks. 16 deltagere
Små hold betyder at underviseren kan følge med i hvad der faktisk sker på skærmen — og gribe ind inden fejlforståelsen sætter sig.
Geografisk afstand er ikke en undskyldning for dårlig undervisning. Online-formatet stiller faktisk højere krav til struktur, fordi man ikke kan læse rummet på samme måde.
Vi har valgt at holde os til computervision fremfor at udvide til et bredt teknologikatalog. Dybde frem for bredde er et bevidst valg — ikke en begrænsning.