Computer Vision a Google Colab és TensorFlow segítségével Képzés

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

A Fiji egy nyílt forráskódú képfeldolgozó csomag, amely az ImageJ-t (egy tudományos többdimenziós képek feldolgozására szolgáló programot) és számos beépülő modult tartalmaz a tudományos képanalízishez.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Fiji disztribúciót és az alapjául szolgáló ImageJ programot egy képfeldolgozó alkalmazás létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Fiji fejlett programozási funkcióit és szoftverkomponenseit használni az ImageJ bővítéséhez
• Nagy 3D képeket összeilleszteni egymást fedő részekből
• Automatikusan frissíteni egy Fiji telepítést az indításkor az integrált frissítési rendszer segítségével
• Széles választékból kiválasztani szkriptnyelveket egyedi képfeldolgozási megoldások készítéséhez
• A Fiji hatékony könyvtárait, például az ImgLib-t használni nagy bioadatkészleteken
• Alkalmazásuk üzembe helyezésére és együttműködésre más tudósokkal hasonló projekteken

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabásának kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez 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.

Ez 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.

Ez 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.

Az OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) egy nyílt forráskódú, BSD licenc alatt kiadott könyvtár, amely több száz számítógépes látásra vonatkozó algoritmust tartalmaz.

Célközönség

Ez a kurzus mérnököknek és architektusoknak szól, akik az OpenCV-t szeretnék használni számítógépes látási projektekben.

Ez 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.

A mintázatillesztés egy olyan technika, amelyet a képekben lévő meghatározott mintázatok lokalizálására használnak. Segítségével meghatározható, hogy egy rögzített képben megtalálhatóak-e a meghatározott jellemzők, például egy gyártósoron lévő hibás terméken az elvárt címke vagy egy alkatrész meghatározott méretei. A "Mintázatfelismeréstől" (amely általános mintázatokat ismer fel a kapcsolódó minták nagyobb gyűjteménye alapján) abban különbözik, hogy konkrétan meghatározza, mit keresünk, majd megmondja, hogy az elvárt mintázat létezik-e vagy sem.

A kurzus formátuma

• Ez a kurzus bemutatja a mintázatillesztés területén használt megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat a gépi látás alkalmazásában.

Ez 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.

Ez 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.