Computer Vision with Google Colab and TensorFlow Képzés

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a programozóknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék használni az Fn-t szerver nélküli alkalmazások és szolgáltatások létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be az Fn funkciót könyvtárak és függvények létrehozásához.
• Alkalmazások létrehozása különböző programozási nyelvek használatával.
• Figyelemmel kíséri a funkciókat, hogy megoldja a problémákat a fejlesztési és telepítési szakaszban.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (helyszíni vagy távoli) azoknak a fejlesztőknek szól, akik az OpenFaas segítségével eseményvezérelt funkciókat kívánnak létrehozni, létrehozni, tesztelni, hibakeresni és telepíteni anélkül, hogy az alapul szolgáló szerver kezelésével kellene foglalkozniuk. infrastruktúra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja OpenFaas.
• Csomagoljon bármilyen bináris vagy kódot szerver nélküli funkcióként, ismétlődő kazánkódolás nélkül.
• A bezáródás elkerülése érdekében válassza le a AWS Lambda-ról.
• Telepítsen eseményvezérelt funkciókat egy helyszíni kiszolgálón vagy a felhőben.

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a szoftvermérnököknek szól, akik párhuzamos alkalmazásokat szeretnének fejleszteni a OpenMP használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg és használja a párhuzamos programozást a Fortrannal OpenMP-ban.
• Számítsa párhuzamosan a fraktálokat több képpont és karakter megjelenítéséhez.
• Végezzen vektorprogramozást SIMD-kiterjesztésekkel HPC-rendszerekhez.
• Adjon hozzá párhuzamos blokkokat az osztott memória párhuzamosságának meghatározásához.

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.

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.

Scilab egy fejlett, ingyenes és nyílt forrású, magas szintű nyelv a tudományos adatok manipulálásához. Statisztikához, grafikához és animációhoz, szimulációhoz, jelfeldolgozáshoz, fizikához, optimalizáláshoz és még sok máshoz használható, központi adatstruktúrája a mátrix, egyszerűsítve sokféle típusú problémát az alternatívákhoz képest, mint például a FORTRAN és a C származékok. Kompatibilis olyan nyelvekkel, mint a C, a Java és a Python , és alkalmassá teszi a meglévő rendszerek kiegészítésére.

Ebben az oktató által vezetett képzésben a résztvevők megtanulják a Scilab előnyeit az olyan alternatívákhoz képest, mint például a Matlab, a Scilab szintaxisának alapjait, valamint néhány fejlett funkciót, és interfészt más széles körben használt nyelvekkel, igénytől függően. A tanfolyam egy rövid, a képfeldolgozásra összpontosító projekttel zárul le.

A képzés végére a résztvevők megismerik a Scilab alapvető funkcióit és néhány fejlett funkcióját, és rendelkeznek erőforrásokkal ahhoz, hogy tovább bővítsék tudásukat.

Közönség

• Adattudósok és mérnökök, különös tekintettel a képfeldolgozásra és az arcfelismerésre

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és intenzív gyakorlati gyakorlat, egy záró projekttel

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.