Hluboké učení pro zpracování vizuální informace s Caffe Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé datové vědce, inženýry strojového učení, výzkumníky hlubokého učení a odborníky na počítačové vidění, kteří si chtějí rozšířit své znalosti a dovednosti v oblasti hlubokého učení. pro generování textu na obrázek.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte pokročilé architektury hlubokého učení a techniky pro generování textu na obrázek.
• Implementujte složité modely a optimalizace pro vysoce kvalitní syntézu obrazu.
• Optimalizujte výkon a škálovatelnost pro velké datové sady a složité modely.
• Vylaďte hyperparametry pro lepší výkon modelu a zobecnění.
• Integrujte Stable Diffusion s dalšími rámci a nástroji hlubokého učení

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na biology, kteří chtějí porozumět tomu, jak AlphaFold funguje, a používat modely AlphaFold jako průvodce ve svých experimentálních studiích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní principy AlphaFold.
• Přečtěte si, jak funguje AlphaFold.
• Naučte se interpretovat AlphaFold předpovědi a výsledky.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na výzkumníky a vývojáře, kteří chtějí používat Chainer k budování a trénování neuronových sítí v Python a zároveň usnadňovat ladění kódu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí pro zahájení vývoje modelů neuronových sítí.
• Definujte a implementujte modely neuronových sítí pomocí srozumitelného zdrojového kódu.
• Provádějte příklady a upravujte stávající algoritmy, abyste optimalizovali tréninkové modely hlubokého učení a zároveň využili GPU pro vysoký výkon.

Tento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře, datové vědce a odborníky na umělá rozumění, kteří chtějí využít TensorFlow Lite pro aplikace s hranicemi AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům TensorFlow Lite a jeho roli v hranicích AI.
• Vytvářet a optimalizovat AI modely pomocí TensorFlow Lite.
• Nasazovat modely TensorFlow Lite na různé zařízení s hranicemi.
• Používat nástroje a techniky pro převod a optimalizaci modelu.
• Implementovat praktické aplikace s hranicemi AI pomocí TensorFlow Lite.

Tento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro začátečnické personál kriminální policie, kteří chtějí přejít z ručního tvářového kreslení k použití nástrojů umělé inteligence pro vyvíjení systémů rozpoznávání tváří.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům umělé inteligence a strojového učení.
• Získat základní znalosti o digitálním zpracování obrazu a jeho aplikaci v rozpoznávání tváří.
• Rozvíjet dovednosti ve využívání nástrojů a rámčových architektur umělé inteligence pro vytvoření modelů rozpoznávání tváří.
• Získejte praktické zkušenosti s vytvářením, tréninkem a testováním systémů rozpoznávání tváří.
• Porozumět etickým aspektům a nejlepším postupům při použití technologií rozpoznávání tváří.

Fiji je open-source balíček pro zpracování obrazu, který obsahuje ImageJ (program pro zpracování obrazu pro vědecké vícerozměrné obrazy) a řadu zásuvných modulů pro vědeckou analýzu obrazu.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat distribuci Fidži a její základní program ImageJ k vytvoření aplikace pro analýzu obrazu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použijte pokročilé programovací funkce a softwarové komponenty Fiji k rozšíření ImageJ
• Spojte velké 3D obrázky z překrývajících se dlaždic
• Automaticky aktualizujte instalaci na Fidži při spuštění pomocí integrovaného aktualizačního systému
• Vyberte si ze širokého výběru skriptovacích jazyků a vytvořte vlastní řešení analýzy obrazu
• Používejte výkonné knihovny Fidži, jako je ImgLib, na velké datové sady bioimage
• Nasaďte jejich aplikaci a spolupracujte s dalšími vědci na podobných projektech

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuze.
• Spousta cvičení a cvičení.
• Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.

Toto školitelovo prováděné živé školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající až středně pokročilé výzkumníky a laboratorní pracovníky, kteří chtějí zpracovávat a analyzovat obrazy související s histologickými tkáními, krvekапу, řasami a jinými biologickými vzorky.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pohybovat se v rozhraní Fiji a využívat základní funkce ImageJ.
• Předzpracovat a vylepšit vědecké obrazy pro lepší analýzu.
• Analyzovat obrazy kvantitativně, včetně počítání buněk a měření ploch.
• Automatizovat opakující se úkoly pomocí makroů a doplňků.
• Přizpůsobit pracovní postupy pro specifické potřeby analýzy obrazů v biologickém výzkumu.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře nebo datové vědce, kteří chtějí použít Horovod k provádění distribuovaných školení hlubokého učení a rozšířit je tak, aby probíhaly paralelně v několika GPU .

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte potřebné vývojové prostředí, abyste mohli zahájit školení hlubokého učení.
• Nainstalujte a nakonfigurujte Horovod pro trénování modelů s TensorFlow, Keras, PyTorch a Apache MXNet.
• Škálujte trénink hlubokého učení pomocí Horovod tak, aby běžel na více GPUs.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) je open-source knihovna s licencí BSD, která obsahuje několik stovek algoritmů počítačového vidění.

Publikum

Tento kurz je zaměřen na inženýry a architekty, kteří chtějí využít OpenCV pro projekty počítačového vidění

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na softwarové inženýry, kteří chtějí programovat v Python s OpenCV 4 pro hluboké učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Zobrazte, načtěte a klasifikujte obrázky a videa pomocí OpenCV 4.
• Implementujte hluboké učení v OpenCV 4 pomocí TensorFlow a Keras.
• Spouštějte modely hlubokého učení a generujte působivé zprávy z obrázků a videí.

Pattern Matching je technika používaná k nalezení specifikovaných vzorů v obraze. Může být použit k určení existence specifikovaných charakteristik v pořízeném snímku, například očekávaný štítek na vadném produktu v tovární lince nebo specifikované rozměry součásti. Liší se od „Pattern Recognition“ (který rozpoznává obecné vzory založené na větších kolekcích příbuzných vzorků) v tom, že konkrétně určuje, co hledáme, a pak nám říká, zda očekávaný vzor existuje nebo ne.

Formát kurzu

• Tento kurz seznamuje s přístupy, technologiemi a algoritmy používanými v oblasti porovnávání vzorů, jak se vztahuje na Machine Vision.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, inženýry strojového učení a výzkumníky počítačového vidění, kteří chtějí využít Stable Diffusion k vytvoření vysoce kvalitních obrázků pro různé případy použití.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy Stable Diffusion a jak to funguje pro generování obrázků.
• Vytvářejte a trénujte Stable Diffusion modely pro úlohy generování obrázků.
• Aplikujte Stable Diffusion na různé scénáře generování obrázků, jako je malování, překreslování a překlad z obrázku na obrázek.
• Optimalizujte výkon a stabilitu Stable Diffusion modelů.

Toto vedení instruktorem živé školení v České republice (online nebo prezenčně) je určeno inženýrům, kteří chtějí psát, nahrávat a spouštět modely strojového učení na velmi malých vestavěných zařízeních.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat TensorFlow Lite.
• Nahrát modely strojového učení na vestavěné zařízení, aby bylo schopno rozpoznávat řeč, klasifikovat obrázky atd.
• Přidat umělou inteligenci do hardwarových zařízení bez závislosti na síťové připojení.

Tento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky, kteří chtějí použít Vision Builder AI ke konstrukci, implementaci a optimalizaci automatických inspekčních systémů pro procesy SMT (Surface-Mount Technology).

Konec kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a nakonfigurovat automatické inspekce pomocí Vision Builder AI.
• Získat a předzpracovat vysokokvalitní obrázky pro analýzu.
• Implementovat logická rozhodnutí pro detekci vad a validaci procesu.
• Vytvářet inspekční zprávy a optimalizovat výkon systému.