Počítačové Zpracování Obrazu s SimpleCV Počítačový Kurz

Caffe je rámec pro hluboké učení navržený s výrazivostí, rychlostí a modularitou na mysli.

Tento kurz se zabývá použitím Caffee jako rámce pro hluboké učení pro rozpoznávání obrázků pomocí MNIST jako příkladu

Cílová skupina

Tento kurz je určený odborníkům na hluboké učení a inženýrům, kteří se zajímají o využití Caffee jako rámce.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• porozumět struktuře a mechanismům nasazení Caffee
• provádět úkoly související s instalací, produkčním prostředím/architekturou a konfigurací
• posuzovat kvalitu kódu, provádět ladění a monitorování
• implementovat pokročilé produkční úlohy jako trénink modelů, implementace vrstev a logování

Tento vedený instruktorem, živý kurz (online nebo na místě) je zaměřen na středně pokročilé AI vývojáře a inženýry počítačového zpracování obrazu, kteří chtějí vybudit robustní systémy zpracování obrazu pro aplikace autonomního řízení.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základním konceptům počítačového zpracování obrazu v autonomních vozidlech.
• Implementovat algoritmy pro detekci objektů, detekci jízdních pruhů a semantickou segmentaci.
• Integrovat systémy zpracování obrazu s ostatními podřízenými systémy autonomních vozidel.
• Aplikovat techniky hlubokého učení pro pokročilé úkoly vnímání.
• Posoudit výkon modelů počítačového zpracování obrazu v reálných situacích.

Tuto vedenou instruktorem, živou školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky, kteří si přejí hloubkověji pochopit počítačové vidění a využít možnosti TensorFlow pro vyvíjení sofistikovaných vizuálních modelů s využitím Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat konvoluční neuronové sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab pro škálovatelný a efektivní vývoj modelů na cloudu.
• Implementovat techniky předzpracování obrázků pro úlohy počítačového vidění.
• Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
• Používat transfer learning k zlepšení výkonu CNN modelů.
• Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů klasifikace obrázků.

Tento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé inženýry počítačového vidění, vývojáře AI a profesionály v oblasti IoT, kteří chtějí implementovat a optimalizovat modely počítačového vidění pro reálně časovou zpracování na hraničních zařízeních.

Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům Edge AI a jejím aplikacím v počítačovém vidění.
• Nasazovat optimalizované modely hlubokého učení na hraniční zařízení pro reálně časovou analýzu obrázků a videa.
• Používat frameworky jako TensorFlow Lite, OpenVINO a NVIDIA Jetson SDK pro nasazování modelů.
• Optimalizovat AI modely pro výkon, energetickou efektivitu a odolnost proti nízké latence.

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 otevřený software pro zpracování obrazu, který obsahuje ImageJ (program pro zpracování vědeckých multidimenzionálních obrazů) a řadu doplňků pro analýzu vědeckých obrazů.

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

K konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat pokročilé programovací funkce a softwareové komponenty Fiji k rozšíření ImageJ
• Sestavovat velké 3D obrazy ze překrývajících se dlaždic
• Automaticky aktualizovat instalaci Fiji při spuštění pomocí integrovaného systému aktualizací
• Volit z široké palety skriptovacích jazyků pro vytváření vlastních řešení analýzy obrazu
• Používat silné knihovny Fiji, jako je ImgLib, na velkých bioimage souborech dat
• Nasazovat svou aplikaci a spolupracovat s dalšími vědci na podobných projektech

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Spousta cvičení a praktické práce.
• Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení prosím kontaktujte.

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.

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.

Počítačové vidění je oblast, která se zabývá automatickým extrahováním, analýzou a porozumění užitečným informacím z digitálních médií. Python je vysokoúrovňový programovací jazyk slavný svou čitelností kódu a jasnou syntaxí.

V tomto instruktorem vedeném živém školení se účastníci naučí základy počítačového vidění, zatímco postupně vytvářejí jednoduché aplikace počítačového vidění pomocí Pythonu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy počítačového vidění
• Použít Python k realizaci úloh počítačového vidění
• Vytvořit vlastní systémy pro detekci obličeje, objektu a pohybu

Cílová skupina

• Python programátoři zaujatí počítačovým viděním

Formát kurzu

• Pouze přednáška, částečná diskuse, cvičení a intenzivní praktické cvičení

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.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je určeno backend vývojářům a datovým odborníkům, kteří chtějí do svých podnikových programů začlenit pretrénované modely YOLO a implementovat nákladově efektivní komponenty pro detekci objektů.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Instalovat a konfigurovat nezbytné nástroje a knihovny pro detekci objektů pomocí YOLO.
• Přizpůsobit Pythonovské příkazové aplikace, které fungují na základě pretrénovaných modelů YOLO.
• Implementovat rámec pretrénovaných modelů YOLO pro různé projekty počítačového zpracování obrazu.
• Převádět existující datové sady pro detekci objektů do formátu YOLO.
• Chápat základní koncepty algoritmu YOLO pro počítačové zpracování obrazu a/nebo hluboké učení.

Toto instruktorem vedené, živé školení v České republice (online nebo na místě) je určené pro středně pokročilé až pokročilé vývojáře, výzkumníky a datové vědce, kteří chtějí naučit se implementovat reálně časovou detekci objektů pomocí YOLOv7.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat základní koncepty detekce objektů.
• Nainstalovat a nakonfigurovat YOLOv7 pro úkoly detekce objektů.
• Trénovat a testovat vlastní modely detekce objektů pomocí YOLOv7.
• Integrovat YOLOv7 s jinými rámci a nástroji pro počítačové zpracování obrazu.
• Řešit běžné problémy související s implementací YOLOv7.