Computer Vision Formare în România

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau onsite), este destinat inginerilor de vedere artificială de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de AI și profesioniștilor din domeniul IoT care doresc să implementeze și să optimizeze modele de vedere artificială pentru procesare în timp real pe dispozitive edge.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale Edge AI și aplicațiile sale în vedere artificială.
• Să implementeze modele de învățare profundă optimizate pe dispozitive edge pentru analiza în timp real a imaginilor și videoclipurilor.
• Să utilizeze framework-uri precum TensorFlow Lite, OpenVINO și NVIDIA Jetson SDK pentru implementarea modelelor.
• Să optimizeze modelele de AI pentru performanță, eficiență energetică și inferență cu latență redusă.

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau prezent), se adresează profesionistilor la nivel avansat care doresc să-și adâncească înțelegerea computer vision și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea modelelor sofisticate de vizionare folosind Google Colab.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Construi și antrena rețele neuronale convozionale (CNNs) folosind TensorFlow.
• Folosi Google Colab pentru dezvoltarea modelului pe cloud în mod scalabil și eficient.
• Implementa tehnicii de preprocesare a imaginilor pentru sarcinile de computer vision.
• Implementa modele de computer vision pentru aplicații din lumea reală.
• Folosi transferul de învățare pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Visualiza și interpreteaza rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferă unelte puternice de implementare și optimizare pentru aplicații AI în timp real din computer vision și NLP, în special pe hardware Huawei Ascend.

Această instruire live, guvernată de instructor (online sau la fața locului), este destinată practicienilor intermediari ai inteligenței artificiale care doresc să construiască, să implementeze și să optimizze modele de computer vision și limbaj natural folosind CANN SDK pentru cazuri de utilizare în producție.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Implementa și optimiza modele CV și NLP folosind CANN și AscendCL.
• Folosi instrumentele CANN pentru a converti modelele și să le integreze în pipeline-uri live.
• Optimiza performanța inferenței pentru sarcini precum detectarea, clasificarea și analiza sentimentului.
• Construi pipeline-uri live de CV/NLP pentru scenarii de implementare pe margine sau în cloud.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și demonstrație.
• Laborator de manipulare cu implementarea modelelor și profilarea performanței.
• Proiectarea pipeline-urilor live folosind cazuri reale de utilizare din CV și NLP.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a programa.

Această formare condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar și inginerilor de viziune artificială care doresc să construiască sisteme de viziune robuste pentru aplicații de conducere autonomă.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele fundamentale ale viziunii artificiale în vehiculele autonome.
• Implementa algoritmi pentru detectarea obiectelor, detectarea benzilor și segmentarea semantică.
• Integra sisteme de viziune cu alte subsisteme ale vehiculelor autonome.
• Aplica tehnici de învățare profundă pentru sarcini avansate de percepție.
• Evalua performanța modelelor de viziune artificială în scenarii din lumea reală.

Această formare live, guițată de un instrucțurator în România (online sau pe locațiune), se adresează personalului de forțe de ordine la nivel de începător care dorește să treacă de la traseul manual al portretelor cu caracteristicile faciale la utilizarea unor instrumente AI pentru dezvoltarea sistemelor de recunoaștere a fețelor.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele Inteligenței Artificiale și Aprenderea Automată.
• Să învețe bazele procesării imaginilor digitale și aplicațiile sale în recunoașterea facială.
• Să dezvolte abilități în utilizarea instrumentelor și cadrelor AI pentru crearea modelelor de recunoaștere a fețelor.
• Să obțină experiență practică în crearea, antrenamentul și testarea sistemelor de recunoaștere facială.
• Să înțeleagă considerentele etice și cele mai bune practici în utilizarea tehnologiei de recunoaștere a fețelor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor și profesioniștilor de laborator de la nivel începător până la intermediar, care doresc să proceseze și să analizeze imagini legate de țesuturi histologice, celule sanguine, alge și alte probe biologice.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Navigheze interfața Fiji și să utilizeze funcțiile de bază ale ImageJ.
• Preproceseze și îmbunătățească imaginile științifice pentru o analiză mai bună.
• Analizeze imagini cantitativ, inclusiv numărarea celulelor și măsurarea ariilor.
• Automatizeze sarcini repetitive folosind macro-uri și plugin-uri.
• Personalizeze fluxurile de lucru pentru nevoile specifice de analiză a imaginilor în cercetarea biologică.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să utilizeze Vision Builder AI pentru a proiecta, implementa și optimiza sisteme de inspecție automată pentru procesele SMT (Surface-Mount Technology).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să implementeze inspecții automate folosind Vision Builder AI.
• Să achiziționeze și să prelucreze imagini de înaltă calitate pentru analiză.
• Să implementeze decizii bazate pe logică pentru detectarea defectelor și validarea proceselor.
• Să genereze rapoarte de inspecție și să optimizeze performanța sistemului.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor, cercetătorilor și oamenilor de știință de date de nivel intermediar până la avansat, care doresc să învețe cum să implementeze detectarea în timp real a obiectelor folosind YOLOv7.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale detectării obiectelor.
• Să instaleze și să configureze YOLOv7 pentru sarcini de detectare a obiectelor.
• Să antreneze și să testeze modele personalizate de detectare a obiectelor folosind YOLOv7.
• Să integreze YOLOv7 cu alte framework-uri și instrumente de computer vision.
• Să depaneze probleme comune legate de implementarea YOLOv7.

Caffe este un cadru de învățare adâncă conceput cu exprimarea, viteza și modularitatea în minte.

Acest curs explorează aplicarea Caffe ca framework pentru învățarea adâncă pentru recunoașterea imaginilor folosind MNIST ca exemplu

Public țintă

Acest curs este potrivit pentru cercetătorii și inginerii de învățare adâncă interesați să utilizeze Caffe ca cadru.

După finalizarea acestui curs, participanții vor putea:

• înțelege structura și mecanismele de implementare ale Caffe
• să execute sarcinile legate de instalare / mediu de producție / arhitectură și configurare
• să evalueze calitatea codului, să efectueze depanarea și monitorizarea
• să implementeze producții avansate precum instruirea modelelor, implementarea stratilor și logging-ul

Fiji este un pachet de procesare a imaginilor open-source care cuprinde ImageJ (un program de procesare a imaginilor multidimensionale pentru cercetarea științifică) și o serie de plugin-uri pentru analiza științifică a imaginilor.

În această instruire condusă de instructor, participanții vor învăța cum să folosească distribuția Fiji și programul ImageJ de la bază pentru a crea o aplicație de analiză a imaginilor.

La sfârșitul acestei instrueri, participanții vor putea:

• Folosi caracteristicile avansate de programare și componente software ale Fiji pentru a extinde ImageJ
• Asambla imagini 3D mari din plăci superpustrate
• Actualiza automat o instalare Fiji la pornire folosind sistemul de actualizare integrat
• Alege dintr-o gamă largă de limbaje de scripting pentru a construi soluții personalizate de analiză a imaginilor
• Folosi bibliotecile puternice ale Fiji, cum ar fi ImgLib, pe seturi de date bioimagine mari
• Lansa aplicația lor și colaboreze cu alți cercetători la proiecte similare

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare hands-on într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.

OpenCV (Open Source Computer Vision Biblioteca: http://opencv.org) este o bibliotecă open-source cu licență BSD care include câteva sute de algoritmi de viziune computerizată.

Audiență

Acest curs se adresează inginerilor și arhitecților care doresc să utilizeze OpenCV pentru proiecte de computer vision

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru deep learning.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Vizualizați, încărcați și clasificați imagini și videoclipuri utilizând OpenCV 4.
• Să implementeze învățarea profundă în OpenCV 4 cu TensorFlow și Keras.
• Să ruleze modele de învățare profundă și să genereze rapoarte cu impact din imagini și videoclipuri.

Pattern Matching este o tehnică utilizată pentru a localiza modele specifice în cadrul unei imagini. Aceasta poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specifice în cadrul unei imagini capturate, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Este diferită de "Pattern Recognition" (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că dictează în mod specific ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul cursului

• Acest curs prezintă abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision.

Computer Vision este un domeniu care implică extragerea, analiza și înțelegerea automată a informațiilor utile din mediile digitale. Python este un limbaj de programare de nivel înalt, renumit pentru sintaxa sa clară și lizibilitatea codului.

În cadrul acestui training condus de un instructor, participanții vor învăța elementele de bază ale Computer Vision, parcurgând crearea unui set de aplicații simple de Computer Vision folosind Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale Computer Vision
• Folosi Python pentru a implementa sarcini de Computer Vision
• Construi propriile sisteme de detectare a feței, obiectelor și mișcării

Publicul țintă

• Programatori Python interesați de Computer Vision

Formatul cursului

• Parțial teoretic, parțial discuții, exerciții și practică intensivă

SimpleCV este un cadru open source - ceea ce înseamnă că este o colecție de biblioteci și software pe care le puteți utiliza pentru a dezvolta aplicații de viziune. Acesta vă permite să lucrați cu imagini sau fluxuri video care provin de la camere web, Kinects, camere FireWire și IP sau telefoane mobile. Vă ajută să creați software pentru ca diversele dvs. tehnologii nu doar să vadă lumea, ci și să o înțeleagă.

Audiență

Acest curs se adresează inginerilor și dezvoltatorilor care doresc să dezvolte aplicații de computer vision cu SimpleCV.

Acest training, condus de instrucțiune, în România (online sau pe loc), este destul pentru dezvoltatori backend și științii datelor care doresc să integreze modele YOLO preantrenate în programele lor orientate spre enterprise și să implementeze componente cost eficiente pentru detectarea obiectelor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura instrumentele și bibliotecile necesare pentru detectarea obiectelor folosind YOLO.
• Personaliza aplicații Python de linie de comandă care funcționează pe baza modelelor preantrenate YOLO.
• Implementa framework-ul modelului preantrenat YOLO pentru diverse proiecte de computer vision.
• Converti seturi de date existente pentru detectarea obiectelor în formatul YOLO.
• Înțelege conceptele fundamentale ale algoritmului YOLO pentru computer vision și/sau deep learning.