Computer Vision oktatás Magyarország

Ez tanfolyam, amelyet oktató vezet (online vagy helyszínen), a középhozzáférhetőségű és előhaladott szintű számítógépes látás mérnökeinek, mesterséges intelligencia fejlesztőinek és IoT szakembereknek szánja, akik számítógépes látásmodelleket szeretnének valós időben feldolgozni szélső eszközökön.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az Edge AI alapjait és alkalmazásait a számítógépes látásban.
• Optimalizált mélytanulási modelleket telepítenek szélső eszközökön valós idejű kép- és videofeldolgozáshoz.
• Keretrendszereket használnak, mint a TensorFlow Lite, OpenVINO és NVIDIA Jetson SDK a modell telepítéséhez.
• Optimálják az AI modelleket teljesítmény, energiahatékonyság és alacsony késleltetésű levezetés szempontjából.

Ez oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) az advanced szintű szakembereknek szánva, akik mélyebben szeretnék megismerni a számítógépes látás területét, és szeretnék kutatni a TensorFlow képességeit a Google Colab használatával az összetett látási modellek fejlesztéséhez.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Convolutional Neural Networks (CNN) építésére és kiképzésére TensorFlow használatával.
• Google Colab használatára skalálható és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
• Kép előfeldolgozási technikák bevezetésére számítógépes látási feladatokhoz.
• Számítógépes látási modellek telepítésére valós világbeli alkalmazásokhoz.
• Tranzfer learning használatára a CNN modellek teljesítményének javításához.
• Kép osztályozási modellek eredményeinek vizualizálására és értelmezésére.

Az CANN SDK (Neural Networks számítógépes architektúrájához) hatalmas telepítési és optimalizálási eszközöket biztosít az élethű AI alkalmazásokhoz a számítógépes látásban és az NLP-ben, különösen a Huawei Ascend hardveren.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadói) képzés az átlagos szintű AI gyakorlók számára szól, akik a CANN SDK segítségével szeretnének építeni, telepíteni és optimalizálni a látás- és nyelvmodelleket gyártási eszközökhöz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és optimalizálni a számítógépes látás és NLP modelleket az CANN és az AscendCL használatával.
• Az CANN eszközök használatát a modellek átalakítására és élő csövekbe való integrálására.
• Az inferencia teljesítmény optimalizálása felismerés, osztályozás és érzelem-analízis feladatokra.
• Élethű számítógépes látás/NLP csövek építése szél- vagy felhőalapú telepítési helyzetekhez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és demostráció.
• Modelltelepítés és teljesítmény-profilozás gyakorlati labor.
• Élő csőtervezés valós számítógépes látás és NLP esetek használatával.

A képzés egyedi igénybevételének lehetőségei

• Az egyedi képzés kéréséhez, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy rendezzük el.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célközönsége az intermediális szintű AI-fejlesztők és számítógépes látás mérnökök, akik szeretnék robusztus látási rendszereket készíteni autonóm vezetéshez alkalmas alkalmazásokhoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a számítógépes látás alapvető fogalmait autonóm járművekben.
• Algoritmusokat valósítanak meg tárgyfelismeréshez, sávfelismeréshez és szemináris szegmentáláshoz.
• Integrálják a látási rendszereket más autonóm jármű-alrendszerekkel.
• Mélytanulási technikákat alkalmaznak előrejelző feladatokhoz.
• Kiértékelik a számítógépes látás modellek teljesítményét valós világbeli helyzetekben.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintű rendőrségi személyzet számára szól, akik át akarnak lépni a kézi arcrajzolástól az AI eszközök használatára az arcfelismerő rendszerek fejlesztésében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az Artificial Intelligence és Machine Learning alapjait.
• Megtanulják a digitális képfeldolgozás alapjait és alkalmazását az arcfelismerésben.
• Fejlesztik az AI eszközök és keretek használatában az arcfelismerő modellek létrehozásához.
• Szerzik a gyakorlati tapasztalatot az arcfelismerő rendszerek létrehozásában, képzésében és tesztelésében.
• Megértik az etikai szempontokat és a legjobb gyakorlatokat az arcfelismerő technológia használatában.

Ez oktatói vezetésű, élő képzés (online vagy helyszínen) a kezdő- és középfokú kutatónak és laboratóriumi szakembereknek szól, akik hisztológiai szövetekkel, vérsejtekkel, algákkal és más biológiai mintákkal kapcsolatos képek feldolgozására és elemzésére kíváncsiak.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Navigálni a Fiji felületén és használni az ImageJ alapfüggvényeit.
• Tudományos képek előfeldolgozása és javítása jobb elemzéshez.
• Képek kvantitatív elemzése, beleértve a sejtszámlálást és területmérést.
• Ismétlődő feladatok automatizálása makrókkal és plug-in-ekkel.
• Speciális képelemzési igényekhez szokott munkafolyamatok testreszabása biológiai kutatásokban.

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.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) olyan középhatású és haladó szintű fejlesztőknek, kutatóknak és adattudósoknak szól, akik meg szeretnék tanulni, hogyan lehet valós idejű objektumfelismerést valósítsanak meg YOLOv7 használatával.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az objektumfelismerés alapvető fogalmakat.
• YOLOv7 telepítése és konfigurálása objektumfelismerési feladatokhoz.
• Vagyon saját objektumfelismerési modelleket edznek és tesztelnek YOLOv7 használatával.
• YOLOv7 integrálása más számítógépes látás keretrendszerekkel és eszközekkel.
• YOLOv7 implementációval kapcsolatos gyakori problémák megoldása.

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

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.

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.

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:

• Megértik a Computer Vision alapjait
• A Python-at használják a Computer Vision feladatok megvalósítására
• Készítenek saját arc-, tárgy- és mozgásérzékelő rendszereket

Közönség

• Python programozók, akik érdeklődnek a Computer Vision iránt

A tantárgy formátuma

• Előadás, megbeszélés, gyakorlatok és intenzív gyakorlati foglalkozások

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.

A SimpleCV egy nyílt forráskódú keretrendszer – ami azt jelenti, hogy könyvtárak és szoftverek gyűjteménye, amelyek segítségével látásalkalmazásokat fejleszthet. Lehetővé teszi a webkamerákról, Kinects-ről, FireWire- és IP-kamerákról vagy mobiltelefonokról származó kép- vagy videofolyamokkal való munkát. Segítségével olyan szoftvereket készíthet, amelyek segítségével a különféle technológiái ne csak lássák a világot, hanem megértsék is.

Közönség

Ez a kurzus azoknak a mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik a SimpleCV segítségével számítógépes látásalkalmazásokat szeretnének fejleszteni.

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.