Számítógépes látás a Google Colab és a TensorFlow használatával Képzés
A számítógépes látás az mesterséges intelligencia egyik gyorsan fejlődő területe, a TensorFlow pedig az egyik legerősebb eszköz a látáshoz használt modellek kidolgozásához és bevezetéséhez. Ez a kurzus bevezeti a résztvevőket a TensorFlow és a Google Colab segítségével készített haladó számítógépes látástechnikákba, lefedve a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) és a képfeldolgozási eljárások kulcsfontosságú területeit.
Ez a oktató vezette, élő képzés (online vagy személyesen) haladó szintű szakembereknek címezve, akik mélyíteni kívánják a számítógépes látás iránti ismereteiket, és felfedezik a TensorFlow képességeit a kifinomult látási modellek fejlesztéséhez a Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- konvolúciós neurális hálózatok (CNN) kidolgozására és betanítására TensorFlow használatával.
- Google Colab kihasználására a skálázható és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
- képek előfeldolgozási technikák implementálására számítógépes látási feladatokra.
- szenvedő számítógépes látási modellek bevezetésére valós világban hasznosítható alkalmazásokhoz.
- átviszt learning alkalmazására a CNN modellek teljesítményének javítására.
- képelemek osztályozómodellek eredményeinek vizuálizálására és értelmezésére.
Kurzus formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Számottekinthető gyakorlatok és gyakorlatok.
- Kézben kivitelezés élő-lab környezetben.
Kurzus testreszabási lehetőségek
- Ehhez a kurzushoz testreszabott képzést kérni a kapcsolatfelvételvel.
Kurzusleírás
Számítógépes látás bevezetése
- Számítógépes látás alkalmazások áttekintése
- Kép-adatok és formátumok megértése
- Számítógépes látási feladatok kihívásai
Bevezetés a konvolúciós neurális hálózatokba (CNN)
- Mik is az CNN-ek?/li>
- CNN architektúra: konvolúciós rétegek, poololás és teljesen csatolt rétegek
- Hogyan használják az CNN-eket a számítógépes látásban
Gyakorlat a TensorFlow és a Google Colab használatával
- Környezet beállítása a Google Colabban
- TensorFlow használata modell kidolgozáshoz
- Egy egyszerű CNN modell kidolgozása TensorFlow-ban
Haladó CNN technikák
- Átviszt learning CNN-ekhez
- Előzetesen betanított modellek finomhangolása
- Adat-augmentációs technikák a jobb teljesítmény érdekében
Képek előfeldolgozása és augmentálása
- Képek előfeldolgozási technikák (méretek, normalizálás, stb.)
- Képadatok augmentálása a jobb modell betanításához
- TensorFlow képadat pipeline használati
Számítógépes látási modellek kidolgozása és bevezetése
- CNN betanítása képek osztályozásához
- Modell teljesítményének értékelése és validálása
- Modellek bevezetése produkciós környezetekbe
Számítógépes látás valódi alkalmazásai
- Számítógépes látás az egészségügyben, a kiskereskedelemben és a biztonsági területeken
- AI-alapú objektum-érzékelés és felismerés
- CNN használata arcok és gesztusok felismerésére
Követelmények
- Piton programozási tapasztalat
- Mélytanulás fogalmainak megértése
- Alapvető ismeretek a konvolúciós neurális hálózatokról (CNN)
Célközönség
- Adat tudósok
- AI szakemberek
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Számítógépes látás a Google Colab és a TensorFlow használatával Képzés - Foglalás
Számítógépes látás a Google Colab és a TensorFlow használatával Képzés - Érdeklődés
Számítógépes látás a Google Colab és a TensorFlow használatával - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Fejlett gépi tanulási modellek a Google Colab segítségével
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék bővíteni tudásukat a gépi tanulási modellekről, fejleszteni készségeiket a hiperparaméter-hangolás terén, és megtanulni, hogyan helyezhetnek üzembe modelleket hatékonyan a Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Fejlett gépi tanulási modelleket implementálni népszerű keretrendszerek, például a Scikit-learn és a TensorFlow segítségével.
- Modellteljesítményt optimalizálni hiperparaméter-hangolással.
- Gépi tanulási modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokban a Google Colab segítségével.
- Együttműködni és nagy léptékű gépi tanulási projekteket kezelni a Google Colabban.
Mesterséges intelligencia az egészségügyben Google Colab segítségével
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és egészségügyi szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni az AI-t fejlett egészségügyi alkalmazásokhoz Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- AI modellek implementálására az egészségügyben Google Colab segítségével.
- AI használatára prediktív modellezéshez egészségügyi adatokon.
- Orvosi képek elemzésére AI-alapú technikákkal.
- Az AI-alapú egészségügyi megoldások etikai szempontjainak megismerésére.
Big Data Analytics Google Colab és Apache Spark segítségével
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és mérnökök számára készült, akik a Google Colab és Apache Spark használatával szeretnék feldolgozni és elemezni a nagy adatokat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Big Data környezet beállítása a Google Colab és Spark segítségével.
- Nagy adathalmazok hatékony feldolgozása és elemzése Apache Spark segítségével.
- Big Data vizualizáció együttműködő környezetben.
- Apache Spark integrálása felhőalapú eszközökkel.
Bevezetés a Google Colab használatába adattudományban
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adattudósok és informatikai szakemberek számára készült, akik meg szeretnék ismerni az adattudomány alapjait a Google Colab használatával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A Google Colab beállítására és navigálására.
- Alapvető Python kód írására és futtatására.
- Adathalmazok importálására és kezelésére.
- Vizualizációk készítésére Python könyvtárak segítségével.
Google Colab Pro: Skálázható Python- és MI-munkafolyamatok a felhőben
14 ÓrákDeep Learning a TensorFlow segítségével a Google Colabban
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középszintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik szeretnének mélytanulási technikákat megérteni és alkalmazni a Google Colab környezetben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és kezelni a Google Colab-ot mélytanulási projektekhez.
- Megérteni a neurális hálózatok alapjait.
- Mélytanulási modelleket implementálni a TensorFlow segítségével.
- Mélytanulási modelleket betanítani és értékelni.
- Kihasználni a TensorFlow haladó funkcióit a mélytanuláshoz.
Adatvizualizáció Google Colabbal
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő szintű adattudósoknak szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan készítsenek értelmes és vizuálisan vonzó adatvizualizációkat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és navigálni a Google Colabot az adatvizualizációhoz.
- Különböző típusú ábrákat készíteni a Matplotlib segítségével.
- A Seaborn használata haladó vizualizációs technikákhoz.
- Ábrák testreszabása a jobb prezentáció és áttekinthetőség érdekében.
- Az adatok hatékony értelmezése és bemutatása vizuális eszközök segítségével.
AI Arcfelismerés Fejlesztése a Rendvédelmi Szervek Számára
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű rendvédelmi személyzetek számára készült, akik szeretnének áttérni a kézi arcrészletezésről az AI eszközök használatára az arcfelismerő rendszerek fejlesztésében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a Mesterséges Intelligencia és a Gépi Tanulás alapjait.
- Megismerni a digitális képfeldolgozás alapjait és annak alkalmazását az arcfelismerésben.
- Fejleszteni készségeiket az AI eszközök és keretrendszerek használatában az arcfelismerő modellek létrehozásához.
- Gyakorlati tapasztalatot szerezni az arcfelismerő rendszerek létrehozásában, betanításában és tesztelésében.
- Megérteni az etikai megfontolásokat és ajánlott gyakorlatokat az arcfelismerő technológia használatában.
Fiji: Képfeldolgozás biotechnológiához és toxikológiához
14 ÓrákEz a gyakorlati képzés a(z) Magyarország keretében a Fiji és az ImageJ alapjait mutatja be a biológiai kutatások számára. A résztvevők gyakorlati készségeket szereznek a képek előfeldolgozásában, a mennyiségi elemzésben és a makróalapú automatizálásban, hogy reprodukálható eredményekkel egyszerűsítsék a szövettani minták, sejtek és egyéb minták feldolgozási folyamatait.
Gépi tanulás a Google Colab segítségével
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik hatékonyan szeretnék alkalmazni a gépi tanulási algoritmusokat a Google Colab környezetben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Beállítani és navigálni a Google Colab-ot gépi tanulási projektekhez.
- Megérteni és alkalmazni különböző gépi tanulási algoritmusokat.
- Olyan könyvtárakat használni, mint a Scikit-learn, adatok elemzéséhez és előrejelzéséhez.
- Felügyelt és felügyletlen tanulási modelleket implementálni.
- Hatékonyan optimalizálni és értékelni a gépi tanulási modelleket.
Természetes Nyelvfeldolgozás (NLP) Google Colabbal
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok és fejlesztők számára készült, akik az NLP technikákat szeretnék alkalmazni Pythonban a Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a természetes nyelvfeldolgozás alapvető fogalmait.
- Szöveges adatok előfeldolgozása és tisztítása NLP feladatokhoz.
- Érzelmek elemzése az NLTK és SpaCy könyvtárak segítségével.
- Szöveges adatok kezelése a Google Colabban skálázható és együttműködésre képes fejlesztés érdekében.
Python programozás alapjai Google Colab használatával
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztők és adatelemzők számára készült, akik a Python programozást szeretnék megtanulni a nulláról a Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a Python programozási nyelv alapjait.
- Python kód implementálása a Google Colab környezetben.
- Vezérlési szerkezetek használata a Python programok folyamatainak irányításához.
- Funkciók létrehozása a kód hatékony szervezéséhez és újrafelhasználásához.
- Alapvető könyvtárak felfedezése és használata Python programozás során.
Reinforcement Learning Google Colabbal
28 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik mélyebben szeretnék megérteni a megerősítő tanulást és annak gyakorlati alkalmazásait az AI fejlesztésben a Google Colab használatával.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni a megerősítő tanulási algoritmusok alapvető fogalmait.
- Megvalósítani megerősítő tanulási modelleket a TensorFlow és az OpenAI Gym segítségével.
- Fejleszteni intelligens ügynököket, amelyek próbálgatással tanulnak.
- Optimalizálni az ügynökök teljesítményét olyan haladó technikákkal, mint a Q-learning és a mély Q-hálózatok (DQNs).
- Kiképezni ügynököket szimulált környezetekben az OpenAI Gym segítségével.
- Üzembe helyezni megerősítő tanulási modelleket valós alkalmazásokhoz.
Idősoranalízis Google Colab segítségével
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középhaladó szintű adatszakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni az idősor-előrejelzési technikákat valós adatokon a Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Megérteni az idősoranalízis alapjait.
- Használni a Google Colabot idősoradatokkal való munkavégzéshez.
- Alkalmazni az ARIMA modelleket az adattrendek előrejelzéséhez.
- Használni a Facebook Prophet könyvtárat rugalmas előrejelzéshez.
- Megjeleníteni az idősoradatok és az előrejelzési eredményeket.
Vision Builder for Automatizált Ellenőrzés
35 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik a Vision Builder AI segítségével szeretnének tervezni, implementálni és optimalizálni az automatikus ellenőrző rendszereket SMT (Surface-Mount Technology) folyamatokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Automatizált ellenőrzések beállítása és konfigurálása a Vision Builder AI segítségével.
- Kiváló minőségű képek rögzítése és előfeldolgozása elemzés céljából.
- Logika alapú döntések implementálása hibadetektálásra és folyamatvalidációra.
- Ellenőrzési jelentések készítése és rendszer teljesítményének optimalizálása.
