Die Erkennung von Pflanzenkrankheiten stellt ein erhebliches Problem dar und erfordert oft fachliche Unterstützung zur Diagnose. Diese Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung eines Deep-Learning-Modells, das anhand von Blattbildern die Art der befallenen Pflanzenkrankheit erkennt. Die tiefen neuronalen Netzwerke werden mithilfe eines Convolutional Neural Network (CNN) durch Transferlernen realisiert. Das Modell wird mittels Transferlernen erstellt und anhand von ResNet-34 und ResNet-50 getestet, um zu zeigen, dass das diskriminative Lernen bessere Ergebnisse liefert. Diese Methode erreicht Zustand-des-Kunst-Ergebnisse für den verwendeten Datensatz. Das Hauptziel besteht darin, den Bedarf an fachlicher Hilfe zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten zu verringern und das Modell für möglichst viele Menschen zugänglich zu machen.