Computer Vision a Google Colab és TensorFlow segítségével Képzés
A computer vision a mesterséges intelligencia gyorsan fejlődő területe, és a TensorFlow az egyik leghatékonyabb eszköz a látási modellek fejlesztéséhez és üzembe helyezéséhez. Ez a kurzus bemutatja a résztvevőknek a computer vision haladó technikáit a TensorFlow és a Google Colab használatával, olyan alapvető területeket érintve, mint a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-k) és a képfeldolgozási technikák.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a computer vision ismereteiket és felfedezni a TensorFlow lehetőségeit a kifinomult látási modellek fejlesztéséhez a Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Konvolúciós neurális hálózatokat (CNN-ket) építeni és betanítani a TensorFlow segítségével.
- Kihasználni a Google Colabot skálázható és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
- Képfeldolgozási technikákat implementálni computer vision feladatokhoz.
- Computer vision modelleket üzembe helyezni valós alkalmazásokhoz.
- Transzfer tanulást alkalmazni a CNN-modellek teljesítményének javításához.
- Képbesorolási modellek eredményeinek megjelenítése és értelmezése.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Számos gyakorlat és gyakorlás.
- Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Kurzus testreszabási lehetőségek
- Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Kurzusleírás
Bevezetés a Computer Visionba
- A computer vision alkalmazások áttekintése
- Képadatok és formátumok megértése
- Kihívások a computer vision feladatokban
Bevezetés a konvolúciós neurális hálózatokba (CNN-k)
- Mik azok a CNN-k?
- CNN-k architektúrája: konvolúciós rétegek, pooling és teljesen összekapcsolt rétegek
- A CNN-k alkalmazása a computer visionban
Gyakorlat a TensorFlow és a Google Colab segítségével
- Környezet beállítása a Google Colabban
- A TensorFlow használata modellépítéshez
- Egyszerű CNN-modell építése a TensorFlowban
Haladó CNN technikák
- Transzfer tanulás CNN-khez
- Előre betanított modellek finomhangolása
- Adatbővítési technikák a jobb teljesítmény érdekében
Képfeldolgozás és bővítés
- Képfeldolgozási technikák (skálázás, normalizálás stb.)
- Képadatok bővítése a jobb modellképzés érdekében
- A TensorFlow képadat-folyamatának használata
Computer Vision modellek építése és üzembe helyezése
- CNN-k betanítása képbesoroláshoz
- Modell teljesítményének értékelése és validálása
- Modellek üzembe helyezése termelési környezetekben
Computer Vision valós alkalmazásai
- Computer vision az egészségügyben, kereskedelemben és biztonságban
- Mesterséges intelligencia alapú objektumfelismerés és -felismerés
- CNN-k használata arc- és gesztusfelismeréshez
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Tapasztalat Python programozásban
- Mélytanulási fogalmak ismerete
- Alapvető ismeretek a konvolúciós neurális hálózatokról (CNN-kről)
Közönség
- Adattudósok
- Mesterséges intelligencia szakemberek
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
Computer Vision a Google Colab és TensorFlow segítségével Képzés - Foglalás
Computer Vision a Google Colab és TensorFlow segítségével Képzés - Érdeklődés
Computer Vision a Google Colab és TensorFlow segítségével - 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 AI munkafolyamatok a felhőben
14 ÓrákA Google Colab Pro egy felhőalapú környezet skálázható Python-fejlesztéshez, amely nagy teljesítményű GPU-kat, hosszabb futási időt és több memóriát kínál igényes AI és adattudományi feladatokhoz.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó Python-felhasználóknak szól, akik a Google Colab Pro-t szeretnék használni gépi tanuláshoz, adatfeldolgozáshoz és együttműködésen alapuló kutatáshoz egy hatékony notebook felületen.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Felhőalapú Python notebookok beállítására és kezelésére a Colab Pro segítségével.
- GPU-k és TPU-k elérésére gyorsított számításokhoz.
- Gépi tanulási munkafolyamatok hatékonyabbá tételére népszerű könyvtárak (pl. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) használatával.
- Integrációra a Google Drive-dal és külső adatforrásokkal együttműködésen alapuló projektekhez.
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita.
- Számos gyakorlat és gyakorlás.
- Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.
Képzés testreszabási lehetőségei
- Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.
Deep 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: Bevezetés a Tudományos Képfeldolgozásba
21 ÓrákA Fiji egy hatékony nyílt forráskódú képfeldolgozó csomag, amely az ImageJ-t (egy tudományos többdimenziós képek feldolgozására tervezett programot) és egy átfogó bővítménykészletet tartalmaz a tudományos képfeldolgozáshoz.
Ezen oktatóvezetésű, élő képzés során a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják ki a Fiji disztribúciót és az alapjául szolgáló ImageJ programot robusztus képfeldolgozó alkalmazások létrehozására.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A Fiji fejlett programozási funkcióit és szoftverkomponenseit használni az ImageJ képességeinek bővítésére
- Nagy 3D képeket összeállítani egymást fedő csempékből
- Automatizálni egy Fiji telepítés frissítését indításkor az integrált frissítési rendszer segítségével
- Széles választékból kiválasztani szkriptnyelveket egyedi képfeldolgozó megoldások létrehozásához
- A Fiji hatékony könyvtárait, például az ImgLib-ot használni nagy biokép-adathalmazok hatékony feldolgozásához
- Alkalmazásuk üzembe helyezésére és hatékony együttműködésre más tudósokkal hasonló projekteken
A képzés formátuma
- Interaktív előadás és vita
- Kiterjedt gyakorlatok és gyakorlati alkalmazás
- Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben
Képzés testreszabási lehetőségek
- Ha egyedi képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.
Fiji: Képfeldolgozás Biotechnológia és Toxikológia számára
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű kutatóknak és laboratóriumi szakembereknek szól, akik hisztológiai szövetek, vérsejtek, algák és más biológiai minták kapcsán szeretnének képeket feldolgozni és elemezni.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Navigálni a Fiji felületén és az ImageJ alapfunkcióit használni.
- Tudományos képeket előfeldolgozni és javítani a jobb elemzés érdekében.
- Képeket mennyiségileg elemezni, beleértve a sejtszámlálást és a területmérést.
- Ismétlődő feladatokat automatizálni makrók és bővítmények segítségével.
- Munkafolyamatokat testreszabni a biológiai kutatásokban előforduló képfeldolgozási igényekhez.
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 és mélytanulás OpenCV 4-gyel
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élőben zajló képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) szoftvermérnököknek szól, akik Pythonban szeretnének programozni az OpenCV 4-gyel a mélytanulás területén.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Képeket és videókat megtekinteni, betölteni és osztályozni az OpenCV 4 segítségével.
- Mélytanulást implementálni az OpenCV 4-ben a TensorFlow és a Keras segítségével.
- Mélytanulási modelleket futtatni és hatásos jelentéseket készíteni képekből és videókból.
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.
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.
