YOLOv7: Reálné detekce objektů pomocí počítačového vidění Počítačový Kurz

Tento kurz vedený lektorem v oblasti České republice se zaměřuje na nasazování a optimalizaci modelů CV a NLP pomocí CANN SDK pro hardware Ascend. Účastníci se naučí převádět modely, integrovat je do živých potoků a zlepšovat výkon inferenční pro real-time detekci a analýzu.

Toto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro vývojáře umělé inteligence a inženýry počítačového vidění na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí budovat robustní vizuální systémy pro autonomní řízení.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základní koncepty počítačového vidění v autonomních vozidlech.
• Implementovat algoritmy pro detekci objektů, rozpoznávání jízdních pruhů a semantickou segmentaci.
• Integrovat vizuální systémy s dalšími subsystémy autonomních vozidel.
• Využívat metody hlubokého učení k řešení pokročilých úkolů v oblasti vnímání prostředí.
• Vyhodnocovat výkonnost modelů počítačového vidění v reálných podmínkách.

Toto živé školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno profesionálům na pokročilé úrovni, kteří si chtějí prohloubit znalosti v oblasti počítačového vidění a seznámit se s možnostmi TensorFlow při tvorbě sofistikovaných modelů za pomoci Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet a trénovat konvoluční neurální sítě (CNN) pomocí TensorFlow.
• Využívat Google Colab k škálovatelnému a efektivnímu vývoji modelů v cloudovém prostředí.
• Aplikovat techniky předzpracování obrazu při řešení úloh počítačového vidění.
• Nasazovat modely počítačového vidění do reálných aplikací.
• Využívat přenosové učení ke zvýšení výkonnosti modelů CNN.
• Vizualizovat a interpretovat výsledky modelů určených k klasifikaci obrazu.

Toto živé školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro inženýry počítačového vidění, vývojáře AI a odborníky na IoT se středně pokročilými až pokročilými znalostmi, kteří chtějí implementovat a optimalizovat modely počítačového vidění pro reálné zpracování na hraničních zařízeních.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům Edge AI a jeho využití v oblasti počítačového vidění.
• Nasazovat optimalizované modely hlubokého učení na hraniční zařízení pro zpracování obrazu a videa v reálném čase.
• Využívat nástroje jako TensorFlow Lite, OpenVINO a NVIDIA Jetson SDK při nasazování modelů.
• Optimalizovat modely AI z hlediska výkonu, energetické efektivnosti a minimální latence.

Toto praktické školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro policisty začátečníky, kteří si přejí přejít od ručního kreslení portrétů k využívání nástrojů umělé inteligence při vývoji systémů na rozpoznávání obličejů.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy umělé inteligence a strojového učení.
• Seznámit se se základy digitálního zpracování obrazu a jeho využitím při rozpoznávání obličejů.
• Získat dovednosti potřebné k používání nástrojů a frameworků umělé inteligence při vytváření modelů pro rozpoznávání obličejů.
• Získat praktické zkušenosti s tvorbou, trénováním a testováním systémů na rozpoznávání obličejů.
• Porozumět etickým aspektům a osvědčeným postupům při využívání technologie rozpoznávání obličejů.

Tento praktický kurz o České republice pokrývá základy Fiji a ImageJ pro biologický výzkum. Účastníci získají praktické dovednosti v předzpracování obrazů, kvantitativní analýze a automatizaci pomocí makr, aby mohli optimalizovat pracovní postupy pro histologické tkáně, buňky a jiné vzorky za podmínek reprodukovatelných výsledků.

Objevte základy Computer Vision v tomto praktickém, instruktorem vedeném školení v České republice. Účastníci budou pomocí jazyka Python stavět systémy pro detekci obličeje, objektů a pohybu. Tento kurz nabízí praktický základ v oblasti zpracování obrázků a úloh Computer Vision.

Toto školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno pro profesionály středně pokročilé úrovně, kteří chtějí s pomocí Vision Builder AI navrhovat, implementovat a optimalizovat systémy automatizované inspekce pro procesy SMT (technologie povrchové montáže).

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a konfigurovat automatizované inspekce pomocí Vision Builder AI.
• Zachytávat a předzpracovávat vysoce kvalitní snímky pro analýzu.
• Používat logická rozhodnutí k detekci vad a ověřování správnosti procesů.
• Vytvářet inspekční zprávy a optimalizovat výkon celého systému.