Cursuri de pregatire Învățare Profundă pentru Vizualizare cu Caffe

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor, inginerilor de învățare automată, cercetătorilor în învățare profundă și experților în vizionarea computerizată de la nivel intermediar la avansat, care doresc să-și extindă cunoștințele și abilitățile în domeniul învățării profunde pentru generarea de imagini din text.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitecturi și tehnici avansate de învățare profundă pentru generarea de imagini din text.
• Să implementeze modele complexe și optimizări pentru sinteza de imagini de înaltă calitate.
• Să optimizeze performanța și scalabilitatea pentru seturi de date mari și modele complexe.
• Să ajusteze hiperparametrii pentru o performanță și o generalizare mai bună a modelului.
• Să integreze Stable Diffusion cu alte framework-uri și instrumente de învățare profundă

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat biologiilor care doresc să înțeleagă cum funcționează AlphaFold și să utilizeze modelele AlphaFold ca ghid în studiile lor experimentale.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile de bază ale AlphaFold.
• Învețe cum funcționează AlphaFold.
• Învețe cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat cercetătorilor și dezvoltatorilor care doresc să folosească Chainer pentru a construi și antrena rețele neuronale în Python, făcând codul ușor de depanat.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe dezvoltarea modelelor de rețele neuronale.
• Să definească și să implementeze modele de rețele neuronale folosind un cod sursă ușor de înțeles.
• Să execute exemple și să modifice algoritmi existenți pentru a optimiza modelele de antrenament de învățare profundă, utilizând GPU-uri pentru performanțe ridicate.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor de nivel intermediar, oamenilor de știință de date și practicienilor AI care doresc să exploateze TensorFlow Lite pentru aplicații Edge AI.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege noțiunile de bază ale TensorFlow Lite și rolul său în Edge AI.
• Dezvolta și optimiza modele de AI folosind TensorFlow Lite.
• Implementa modele TensorFlow Lite pe diverse dispozitive de margine.
• Utiliza instrumente și tehnici pentru conversia și optimizarea modelelor.
• Implementa aplicații practice Edge AI folosind TensorFlow Lite.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat personalului începător din forțele de ordine care dorește să facă tranziția de la schițarea facială manuală la utilizarea instrumentelor AI pentru dezvoltarea sistemelor de recunoaștere facială.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale Inteligenței Artificiale și Învățării Automate.
• Să învețe elementele de bază ale procesării digitale a imaginilor și aplicarea acestora în recunoașterea facială.
• Să dezvolte abilități în utilizarea instrumentelor și cadrelor de lucru AI pentru a crea modele de recunoaștere facială.
• Să dobândească experiență practică în crearea, antrenarea și testarea sistemelor de recunoaștere facială.
• Să înțeleagă considerentele etice și cele mai bune practici în utilizarea tehnologiei de recunoaștere facială.

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

În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să folosească distribuția Fiji și programul de bază ImageJ pentru a crea o aplicație de analiză a imaginilor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze funcțiile avansate de programare și componentele software ale Fiji pentru a extinde ImageJ
• Să asambleze imagini 3D mari din plăci suprapuse
• Să actualizeze automat o instalare Fiji la pornire folosind sistemul integrat de actualizare
• Să aleagă dintr-o varietate largă de limbaje de scripting pentru a construi soluții personalizate de analiză a imaginilor
• Să utilizeze bibliotecile puternice ale Fiji, cum ar fi ImgLib, pe seturi mari de date bioimaging
• Să implementeze aplicația lor și să colaboreze cu alți oameni de știință pe proiecte similare

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

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 antrenament condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor sau oamenilor de știință de date care doresc să folosească Horovod pentru a rula antrenamente de învățare profundă distribuită și să le scaleze pentru a rula pe mai multe GPU-uri în paralel.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe antrenamentele de învățare profundă.
• Să instaleze și să configureze Horovod pentru a antrena modele cu TensorFlow, Keras, PyTorch și Apache MXNet.
• Să scaleze antrenamentele de învățare profundă cu Horovod pentru a rula pe mai multe GPU-uri.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) este o bibliotecă open-source licențiată BSD care include câteva sute de algoritmi de viziune artificială.

Public țintă

Acest curs este destinat inginerilor și arhitecților care doresc să utilizeze OpenCV pentru proiecte de viziune artificială.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru învățarea profundă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Vizualiza, încărca și clasifica imagini și videoclipuri folosind OpenCV 4.
• Implementa învățarea profundă în OpenCV 4 cu TensorFlow și Keras.
• Rula modele de învățare profundă și a genera rapoarte impactante din imagini și videoclipuri.

Potrivirea Modelelor este o tehnică folosită pentru a localiza modele specificate într-o imagine. Poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specificate într-o imagine capturată, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect dintr-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Aceasta diferă de „Recunoașterea Modelelor” (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de mostre înrudite) prin faptul că specifică exact ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul Cursului

• Acest curs introduce abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor așa cum se aplică în Vederea Artificială.

Această sesiune de instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în știința datelor, inginerilor de învățare automată și cercetătorilor în domeniul viziunii computerizate care doresc să exploateze Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege principiile Stable Diffusion și cum funcționează pentru generarea de imagini.
• Construi și antrenează modele Stable Diffusion pentru sarcini de generare de imagini.
• Aplică Stable Diffusion în diverse scenarii de generare de imagini, cum ar fi inpainting, outpainting și traducerea imagine-la-imagine.
• Optimizează performanța și stabilitatea modelelor Stable Diffusion.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor care doresc să scrie, să încarce și să ruleze modele de învățare automată pe dispozitive embedded foarte mici.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să instaleze TensorFlow Lite.
• Să încarce modele de învățare automată pe un dispozitiv embedded pentru a-i permite să detecteze vorbire, să clasifice imagini etc.
• Să adauge inteligență artificială la dispozitivele hardware fără a se baza pe conectivitatea la rețea.

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.