YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision Kurzusok

Az 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 a OpenCV-t számítógépes látásprojektekhez kívánják használni

Ez az oktatott, élő képzés bemutatja a szoftver, a hardver és a stepbystep folyamatát, amely az arcfelismerő rendszer megépítéséhez szükséges a semmiből Az arcfelismerés az Arcfelismerés néven is ismert A laborban használt hardver tartalmazza a Rasberry Pi-et, a fényképezőgép-modult, a szervókat (opcionális), stb A résztvevők felelősek ezen komponensek megvásárlásáért A használt szoftver OpenCV, Linux, Python stb A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Telepítse a Linux, az OpenCV és más szoftver segédprogramokat és könyvtárakat egy Rasberry Pi-on Az OpenCV beállítása az arcfájlok rögzítéséhez és felderítéséhez Ismerje meg a Rasberry Pi rendszer csomagolásának különböző lehetőségeit a valós világ környezetben való használatra Alkalmazkodni a rendszerhez különböző használati esetekben, beleértve a felügyeletet, a személyazonosság igazolását stb Közönség Fejlesztők Hardver / szoftver technikusok Technikai személyek minden iparágban Hobbifelhasználók A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat jegyzet Egyéb hardver és szoftver opciók: Arduino, OpenFace, Windows stb Ha bármelyiket szeretné használni, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot .

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

A mintaegyeztetés egy olyan módszer, amellyel meghatározzák a képen meghatározott mintákat. Ez felhasználható annak meghatározására, hogy a rögzített képen belül vannak-e meghatározott jellemzők, például a hibás termék várt címkéje a gyári sorban vagy az alkatrész meghatározott méretei. Ez különbözik a " Pattern Recognition " -től (amely a kapcsolódó minták nagyobb gyűjteményein alapuló általános mintákat ismeri fel) abban, hogy kifejezetten diktálja, mit keresünk, majd megmondja nekünk, hogy a várt minta létezik-e vagy sem.

A tantárgy formátuma

• Ez a tanfolyam bemutatja a mintázat-illesztés területén alkalmazott megközelítéseket, technológiákat és algoritmusokat, ahogy ez a Machine Vision .

A SimpleCV egy nyílt forráskódú keret, ami azt jelenti, hogy könyvtárak és szoftverek gyűjteménye, amelyeket a látásalkalmazások fejlesztésére használhat. Lehetővé teszi a webkamerákból, Kinect-ekből, FireWire és IP-kamerákból vagy mobiltelefonokból származó képeket vagy videófolyamokat. Ez segít a szoftverek megalkotásában, hogy a különböző technológiák ne csak a világot láthassák, hanem azt is megértsék.

Közönség

Ez a kurzus olyan mérnökökre és fejlesztőkre irányul, akik számítógépes látásalkalmazásokat kívánnak fejleszteni a SimpleCV-vel.

Caffe egy mély tanulási keretrendszer, melyet kifejezést, sebességet és modularitást szem előtt tartanak.

Ez a kurzus a Caffe alkalmazásának mélyreható tanulási keretrendszerét vizsgálja a képfelismeréshez MNIST példaként

Közönség

Ez a kurzus alkalmas a Deep Learning kutatók és mérnökök számára, akik érdeklődnek a Caffe keretrendszerének felhasználásáról.

A kurzus befejezése után a küldöttek:

• megértsék a Caffe szerkezetét és a telepítési mechanizmusokat
• telepítési / gyártási környezet / architektúra feladatokat és konfigurációt végez
• a kód minőségének értékelése, hibakeresés, monitorozás
• fejlett gyártást, például képzési modelleket, rétegeket és naplózást valósít meg

Marvin egy kiterjeszthető, platformok közötti, nyílt forrású kép- és videófeldolgozási keret, amelyet Java fejlesztettek ki. A fejlesztők a Marvin használatával képeket tudnak manipulálni, képeket képeket vonnak ki osztályozási feladatok elvégzésére, algoritmikusan generálnak számokat, feldolgozzák a videofájlok adatkészleteit, és beállíthatják az egységteszt automatizálását.

A Marvin néhány videoalkalmazása magában foglalja a szűrést, a kibővített valóságot, az objektumkövetést és a mozgásérzékelést.

Ebben az oktató által vezetett élő kurzus résztvevői megtanulják a kép- és videóanalízis alapelveit, és felhasználják a Marvin Framework-t és annak képfeldolgozó algoritmusait saját alkalmazásuk felépítéséhez.

A tantárgy formátuma

• Elsőként bemutatják a képanalízis, a Marvin és a Marvin keretrendszer alapelveit. A hallgatók projekt alapú feladatokat kapnak, amelyek lehetővé teszik számukra a megtanult fogalmak gyakorlását. Az osztály végére a résztvevők kidolgozzák saját alkalmazásukat a Marvin keretrendszer és a könyvtárak segítségével.

Computer Vision egy olyan terület, amely magában foglalja a digitális média hasznos információinak automatikus kinyerését, elemzését és megértését. Python magas szintű programozási nyelv, amely tiszta szintaxisáról és kódolvashatóságáról híres.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják a Computer Vision alapjait, miközben a Python használatával létrehoznak egy egyszerű Computer Vision alkalmazást.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Computer látás alapjait
• A Python használatával hajtsa végre a Computer Vision feladatokat
• Készítsen saját arc-, tárgy- és mozgásérzékelő rendszert

Közönség

• Python Computer látás iránt érdeklődő Python programozók

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik mély tanulási technikákat alkalmazva szeretnének önvezető autót építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja a Keras-t egy konvolúciós neurális hálózat felépítéséhez és betanításához.
• Használjon számítógépes vizuális technikákat a sávok azonosítására egy autonóm vezetési projektben.
• Tanuljon meg egy mély tanulási modellt a közlekedési táblák megkülönböztetésére.
• Szimuláljon egy teljesen autonóm autót.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik hardveresen gyorsított objektumészlelési és nyomkövetési modelleket szeretnének építeni a streaming videoadatok elemzéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A fejlesztés megkezdéséhez telepítse és konfigurálja a szükséges fejlesztői környezetet, szoftvereket és könyvtárakat.
• Építsen, képezzen és telepítsen mély tanulási modelleket az élő videofeedek elemzéséhez.
• A videokockákon belüli különböző objektumok azonosítása, követése, szegmentálása és előrejelzése.
• Optimalizálja az objektumészlelési és nyomkövetési modelleket.
• Telepítsen egy intelligens videóelemző (IVA) alkalmazást.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a háttérfejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik előre képzett YOLO-modelleket kívánnak beépíteni vállalati alapú programjaikba, és költséghatékony összetevőket szeretnének megvalósítani az objektumokhoz. érzékelés.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja az objektumészleléshez szükséges eszközöket és könyvtárakat a YOLO használatával.
• Testreszabhatja Python parancssori alkalmazásokat, amelyek a YOLO előre betanított modelljein alapulnak.
• Az előre betanított YOLO modellek keretrendszerének megvalósítása különféle számítógépes látási projektekhez.
• Konvertálja a meglévő adatkészleteket az objektumészleléshez YOLO formátumba.
• Ismerje meg a YOLO algoritmus alapvető fogalmait a számítógépes látás és/vagy a mélytanulás számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szoftveres szakembereknek szól, akik az AI-t és a gépi tanulást szeretnék hasznosítani a szoftverfejlesztés hatékonyságának és innovációjának javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI és a gépi tanulás szerepét a szoftverfejlesztési feladatok automatizálásában.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia eszközöket kód, tesztek és dokumentáció generálásához.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia technikákat a kódoptimalizáláshoz, a minőségbiztosításhoz és a hibakereséshez.
• Integrálja az AI-t a DevOps és CI/CD folyamatokba a jobb telepítési stratégiák érdekében.
• Vegye figyelembe az etikai megfontolásokat és a kihívásokat az AI-val kiegészített szoftverfejlesztésben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a kezdő és a középszintű szoftverfejlesztőknek szól, akik integrálni szeretnék az AI kódolási asszisztenseket a fejlesztési munkafolyamatba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI kódolási asszisztensek szerepét és képességeit a szoftverfejlesztésben.
• Használjon különféle AI kódolási segédeszközöket a rutin kódolási feladatok automatizálására.
• Integrálja az AI kódolási asszisztenseket szoftverfejlesztési életciklusukba.
• Növelje termelékenységüket, és összpontosítson összetettebb és kreatívabb programozási feladatokra.
• Vegye figyelembe az etikai megfontolásokat és az AI felelősségteljes használatát a szoftverfejlesztésben.

Ez egy ötnapos bevezetés az Data Science és az AI számára.

A tanfolyam példákkal és gyakorlatokkal szolgál a Python segítségével

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a marketingszakembereknek szól, akik a mesterséges intelligencia segítségével kívánják javítani a digitális marketingstratégiákat értékes vásárlói betekintések révén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használjon mesterséges intelligencia-szoftvert, hogy javítsa a márkák felhasználóihoz való kapcsolódási módját.
• Használjon chatbotokat a felhasználói élmény optimalizálásához.
• Növelje a termelékenységet és a bevételt a feladatok automatizálásával.