Számítógépes látás Pythonnal Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI-fejlesztők és számítógépes látásmérnökök számára készült, akik robusztus látórendszereket szeretnének építeni önvezető járműalkalmazásokhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a számítógépes látás alapvető fogalmait önvezető járművekben.
• Algoritmusok implementálása objektumdetektáláshoz, sávdetektáláshoz és szemantikus szegmentációhoz.
• Látórendszerek integrálása más önvezető jármű alrendszerekkel.
• Mélytanulási technikák alkalmazása fejlett érzékelési feladatokhoz.
• Számítógépes látás modellek teljesítményének értékelése valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Python fejlesztőknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket a Pandas és NumPy használatával történő adatelemzés és -manipuláció terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani egy fejlesztői környezetet, amely magában foglalja a Python, Pandas és NumPy használatát.
• Létrehozni egy adatelemző alkalmazást Pandas és NumPy segítségével.
• Speciális adatfeldolgozást, rendezést és szűrést végrehajtani.
• Aggregált műveleteket végezni és idősoros adatokat elemezni.
• Adatokat vizualizálni a Matplotlib és más vizualizációs könyvtárak segítségével.
• Hibakeresést és optimalizálást végezni adatelemző kódjaikon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű számítógépes látás mérnökök, AI fejlesztők és IoT szakemberek számára készült, akik szeretnék implementálni és optimalizálni a számítógépes látás modelleket valós idejű feldolgozásra peremhálózati eszközökön.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazásait a számítógépes látásban.
• Optimalizált mélytanulási modellek üzembe helyezése peremhálózati eszközökön valós idejű kép- és videóelemzéshez.
• Használni olyan keretrendszereket, mint a TensorFlow Lite, az OpenVINO és az NVIDIA Jetson SDK a modellek üzembe helyezéséhez.
• AI modellek optimalizálása teljesítmény, energiahatékonyság és alacsony késleltetésű következtetés érdekében.

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.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a FARM (FastAPI, React, és MongoDB) verem használatával szeretnének dinamikus, nagy teljesítményű és skálázható webalkalmazásokat építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet, amely integrálja a FastAPI-t, a Reactot és a MongoDB-t.
• Megérteni a FARM verem kulcsfogalmait, jellemzőit és előnyeit.
• Megtanulni, hogyan kell REST API-kat építeni a FastAPI-val.
• Megtanulni, hogyan kell interaktív alkalmazásokat tervezni a React segítségével.
• Fejleszteni, tesztelni és üzembe helyezni alkalmazásokat (frontend és backend) a FARM verem használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék a FastAPI-t Pythonnal együtt használni RESTful API-k gyorsabb és egyszerűbb építéséhez, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet API-k fejlesztéséhez Pythonnal és FastAPI-val.
• Gyorsabban és egyszerűbben létrehozni API-kat a FastAPI könyvtár használatával.
• Megtanulni, hogyan készítsenek adatmodelleket és sémákat Pydantic és OpenAPI alapján.
• API-kat csatlakoztatni egy adatbázishoz SQLAlchemy segítségével.
• Biztonsági és hitelesítési megoldások implementálása API-kban a FastAPI eszközeivel.
• Tárolóképek készítése és webes API-k üzembe helyezése egy felhő szerveren.

Ez 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.

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.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level developers, researchers, and data scientists who wish to learn how to implement real-time object detection using YOLOv7.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the fundamental concepts of object detection.
• Install and configure YOLOv7 for object detection tasks.
• Train and test custom object detection models using YOLOv7.
• Integrate YOLOv7 with other computer vision frameworks and tools.
• Troubleshoot common issues related to YOLOv7 implementation.