Computer Vision with Google Colab and TensorFlow Képzés

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a kezdő szintű adattudósok és IT szakemberek számára szolgál, akik tanulni kívánják az adattudomány alapjait a Google Colab-t használva.

• Beállítják és navigálnak a Google Colab-ban.
• Írnak és futtatnak alapvető Python kódot.
• Importálnak és kezelnek adatkészleteket.
• Készítenek vizualizációkat a Python könyvtárak használatával.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

Ezt az oktató által vezetett, élő tanfolyamat Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű adattudósoknak szánják, akik megtanulni szeretnének, hogyan készítsenek értelmes és vizuálisan vonzó adatvizualizációkat.

• Google Colab beállítása és navigálása az adatvizualizációhoz.
• Matplotlib segítségével különböző típusú diagramok készítése.
• Seaborn használata előrehaladott vizualizációs technikákhoz.
• Diagramok testreszabása a jobb megjelenítés és tisztaság érdekében.
• Vizuális eszközök segítségével hatékonyan értelmezik és mutatják be az adatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a kezdő szintű bűnüldöző szerveknek szól, akik szeretnének áttérni a kézi arcrajzolásról az AI-eszközök használatára az arcfelismerő rendszerek fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a mesterséges intelligencia alapjait és Machine Learning.
• Ismerje meg a digitális képfeldolgozás alapjait és alkalmazását az arcfelismerésben.
• Készítsen készségeket az AI-eszközök és keretrendszerek használatában az arcfelismerő modellek létrehozásához.
• Szerezzen gyakorlati tapasztalatot az arcfelismerő rendszerek létrehozásában, képzésében és tesztelésében.
• Ismerje meg az arcfelismerő technológia használatának etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.

A Fiji egy nyílt forráskódú képfeldolgozó csomag, amely az ImageJ-t (egy képfeldolgozó program tudományos többdimenziós képekhez) és számos tudományos képelemzési beépülő modult tartalmaz.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Fidzsi-szigeteki disztribúciót és az alapjául szolgáló ImageJ programot egy képelemző alkalmazás létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja Fidzsi-szigetek fejlett programozási funkcióit és szoftverösszetevőit az ImageJ kiterjesztéséhez
• Tűzzön össze nagy 3D képeket az egymást átfedő csempékből
• A Fidzsi-szigeteki telepítések automatikus frissítése indításkor az integrált frissítési rendszer segítségével
• Válasszon a szkriptnyelvek széles választékából, hogy egyedi képelemzési megoldásokat készítsen
• Használja Fidzsi-szigetek hatékony könyvtárait, például az ImgLib-et a nagy biokép-adatkészletekhez
• Telepítse alkalmazásukat, és működjön együtt más tudósokkal hasonló projektekben

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű kutatóknak és laboratóriumi szakembereknek szól, akik szövettani szövetekkel, vérsejtekkel, algákkal és egyéb biológiai mintákkal kapcsolatos képeket kívánnak feldolgozni és elemezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Navigáljon a Fidzsi-szigeteken, és használja az ImageJ alapvető funkcióit.
• A tudományos képek előfeldolgozása és javítása a jobb elemzés érdekében.
• Elemezze a képeket mennyiségileg, beleértve a sejtszámlálást és a területmérést.
• Automatizálja az ismétlődő feladatokat makrók és bővítmények segítségével.
• A munkafolyamatok testreszabása a biológiai kutatások speciális képelemzési igényeihez.

Ebben a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az intermédiaireszintű adattudósok és fejlesztők számára szolgál, akik hatékonyan alkalmazni szeretnék a Google Colab környezetben a gépi tanulási algoritmusokat.

• Google Colab beállítása és navigálása gépi tanulási projektekhez.
• Többféle gépi tanulási algoritmus megértése és alkalmazása.
• Scikit-learn könyvtárak használata adatok elemzéséhez és előrejelzéséhez.
• Felügyelt és felügyeltség nélküli tanulási modellek megvalósítása.
• Gépi tanulási modellek hatékony optimalizálása és értékelése.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) egy nyílt forráskódú BSD-licenc könyvtár, amely több száz számítógépes látási algoritmust tartalmaz.

Közönség

Ez a kurzus azoknak a mérnököknek és építészeknek szól, akik az OpenCV-et számítógépes látásprojektekben szeretnék használni

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a szoftvermérnököknek szól, akik a Python-ben OpenCV 4-gyel szeretnének programozni a mély tanulás érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tekintse meg, töltse be és osztályozza a képeket és videókat a OpenCV segítségével 4.
• Valósítsa meg a mély tanulást az OpenCV 4-ben a TensorFlow és Keras segítségével.
• Futtasson mély tanulási modelleket, és készítsen hatásos jelentéseket képekből és videókból.

Az OpenFace Python és Torch alapú, nyílt forráskódú, valós idejű arcfelismerő szoftver, amely az Google FaceNet kutatásán alapul.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják az OpenFace összetevőit egy minta arcfelismerő alkalmazás létrehozásához és telepítéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Dolgozzon az OpenFace összetevőivel, beleértve a dlib-et, az OpenVC-t, Torch és az nn4-et az arcfelismerés, igazítás és átalakítás megvalósításához
• Alkalmazza az OpenFace-et valós alkalmazásokra, például megfigyelésre, személyazonosság-ellenőrzésre, virtuális valóságra, játékokra és visszatérő ügyfelek azonosítására stb.

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlatok

A Pattern Matching a képen belüli meghatározott minták megkeresésére használt technika. Használható a rögzített képen belüli meghatározott jellemzők meglétének meghatározására, például a gyári soron lévő hibás termék várható címkéje vagy egy alkatrész meghatározott méretei. Ez abban különbözik az "Pattern Recognition"-től (amely a kapcsolódó minták nagyobb gyűjteményei alapján ismer fel általános mintákat), mivel konkrétan megszabja, hogy mit keresünk, majd megmondja, hogy a várt minta létezik-e vagy sem.

A tanfolyam formátuma

• Ez a kurzus bemutatja a mintaillesztés területén alkalmazott megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat a Machine Vision esetében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű fejlesztők és adattalálóknak szánt, akik szeretnének tanítani Python programozást Google Colab használatával.

• A Python programozási nyelv alapjait megismerni.
• Python kódot implementálni Google Colab környezetben.
• Ellenőrző szerkezeteket használni a Python programfolyam irányításához.
• Funkciókat létrehozni a kód szervezéséhez és újrahasználhatóságához.
• Alapvető könyvtárakat felfedezni és használni Python programozáshoz.

Ez az oktató által vezetett, élő tréning lépésről lépésre bemutatja az arcfelismerő rendszer felépítéséhez szükséges szoftvert, hardvert és lépésről lépésre. Az arcfelismerés más néven Face Recognition.

A laborban használt hardver magában foglalja a Rasberry Pi-t, a kameramodult, a szervókat (opcionális) stb. A résztvevők maguk felelősek ezen alkatrészek beszerzéséért. A használt szoftverek a következők: OpenCV, Linux, Python stb.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse a Linux, OpenCV és egyéb segédprogramokat és könyvtárakat egy Rasberry Pi-re.
• A OpenCV beállítása arcképek rögzítésére és észlelésére.
• Ismerje meg a Rasberry Pi rendszer különféle csomagolási lehetőségeit valós környezetben való használatra.
• A rendszer hozzáigazítása különféle használati esetekhez, beleértve a megfigyelést, a személyazonosság-ellenőrzést stb.

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Jegyzet

• Egyéb hardver- és szoftverlehetőségek: Arduino, OpenFace, Windows stb. Ha ezek közül bármelyiket szeretné használni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

Ez a tanácsadó által vezetett, élő képzés (Magyarország-ban, online vagy helyszíni) középvizszintű szakemberek számára készült, akik szeretnék a Vision Builder AI-t használni az SMT (Felületi Montázszerelés Technológia) folyamatok automatizált ellenőrzési rendszereinek tervezésére, megvalósítására és optimalizálására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Automatikus ellenőrzések beállítása és konfigurálása a Vision Builder AI segítségével.
• Megfelelő minőségű képek beszerzése és előfeldolgozása az elemzéshez.
• Logikai döntések megvalósítása hibák észlelése és folyamat ellenőrzése szempontjából.
• Ellenőrzési jelentések készítése és a rendszer teljesítményének optimalizálása.