Curs de pregatire Computer Vision cu Google Colab și TensorFlow
Computer vision este o ramură în rapidă evoluție a inteligenței artificiale, iar TensorFlow este unul dintre cele mai puternice instrumente disponibile pentru construirea și implementarea modelelor de vizualizare. Acest curs îți introduce în tehnicile avansate de computer vision utilizând TensorFlow și Google Colab, acoperind zone esențiale, precum rețelele neuronale convoluționale (CNN) și tehnicile de procesare a imaginilor.
Acest training live, condus de un instructor (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea computer vision și să exploreze capacitatea TensorFlow de a dezvolta modele de vizualizare sofisticate folosind Google Colab.
La finalul acestui training, vei fi capabil să:
- Să construiești și să antrenezi rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
- Să folosești Google Colab pentru dezvoltare eficientă și scalabilă a modelelor în cloud.
- Să implementezi tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcinile de computer vision.
- Să implementezi modele de computer vision pentru aplicații în lumea reală.
- Să folosești transfer learning pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
- Să vizualizezi și să interpretezi rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.
Formatul cursului
- Prezentare interactivă și discuții.
- Numeroase exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, te rugăm să ne contactezi pentru a stabili detaliile.
Schița de curs
Introducere în Computer Vision
- Prezentarea aplicațiilor de computer vision
- Înțelegerea datelor și a formatelor de imagini
- Provocările specifice sarcinilor de computer vision
Introducere în Rețelele Neuronale Convoluționale (CNN)
- Ce sunt CNN?
- Arhitectura CNN: straturi convoluționale, pooling și straturi complet conectate
- Cum sunt utilizate CNN în computer vision
Practică cu TensorFlow și Google Colab
- Configurarea mediului în Google Colab
- Folosirea TensorFlow pentru construirea modelelor
- Construirea unui model CNN simplu în TensorFlow
Tehnici avansate pentru CNN
- Transfer learning pentru CNN
- Fine-tuning al modelelor pre-antrenate
- Tehnici de augmentare a datelor pentru îmbunătățirea performanței
Preprocesare și augmentare a imaginilor
- Tehnici de preprocesare a imaginilor (scălare, normalizare etc.)
- Augmentarea datelor de imagini pentru un antrenament mai bun al modelului
- Utilizarea pipeline-ului de date de imagini din TensorFlow
Construirea și implementarea modelelor de Computer Vision
- Antrenarea CNN pentru clasificarea imaginilor
- Evaluarea și validarea performanței modelului
- Implementarea modelelor în medii de producție
Aplicații reale ale Computer Vision
- Computer vision în sănătate, retail și securitate
- Detectarea și recunoașterea obiectelor bazate pe AI
- Folosirea CNN pentru recunoașterea fețelor și a gesturilor
Cerințe
- Experiență în programare Python
- Înțelegerea conceptelor de deep learning
- Cunoștințe de bază despre rețelele neuronale convoluționale (CNN)
Public țintă
- Științiștii de date
- Practicienii AI
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Curs de pregatire Computer Vision cu Google Colab și TensorFlow - Rezervare
Curs de pregatire Computer Vision cu Google Colab și TensorFlow - Solicitare
Computer Vision cu Google Colab și TensorFlow - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Modele Avansate de Învățare Automată cu Google Colab
21 OreAceastă instruire condusă de un instructor, în format live România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească cunoștințele despre modelele de învățare automată, să-și perfecționeze abilitățile de ajustare a hiperparametrilor și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Să implementeze modele avansate de învățare automată folosind framework-uri populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
- Să optimizeze performanța modelelor prin ajustarea hiperparametrilor.
- Să implementeze modele de învățare automată în aplicații din lumea reală folosind Google Colab.
- Să colaboreze și să gestioneze proiecte de învățare automată la scară largă în Google Colab.
AI pentru Sănătate folosind Google Colab
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și profesioniștilor din domeniul sănătății de nivel intermediar care doresc să utilizeze inteligența artificială pentru aplicații avansate în sănătate folosind Google Colab.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să implementeze modele de inteligență artificială pentru sănătate folosind Google Colab.
- Să utilizeze inteligența artificială pentru modelarea predictivă a datelor din sănătate.
- Să analizeze imagini medicale cu tehnici bazate pe inteligență artificială.
- Să exploreze considerațiile etice în soluțiile de sănătate bazate pe inteligență artificială.
Analiza Big Data cu Google Colab și Apache Spark
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor și inginerilor de date de nivel intermediar care doresc să utilizeze Google Colab și Apache Spark pentru procesarea și analiza datelor mari.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze un mediu de lucru pentru date mari folosind Google Colab și Spark.
- Să proceseze și să analizeze eficient seturi mari de date cu Apache Spark.
- Să vizualizeze date mari într-un mediu colaborativ.
- Să integreze Apache Spark cu instrumente bazate pe cloud.
Introducere în Google Colab pentru Știința Datelor
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat începătorilor în domeniul științei datelor și profesioniștilor IT care doresc să învețe elementele de bază ale științei datelor folosind Google Colab.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Să configureze și să navigheze în Google Colab.
- Să scrie și să execute cod Python de bază.
- Să importe și să manipuleze seturi de date.
- Să creeze vizualizări folosind biblioteci Python.
Google Colab Pro: Workflow-uri scalabile de Python și AI în cloud
14 OreDeep Learning cu TensorFlow în Google Colab
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de deep learning folosind mediul Google Colab.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de deep learning.
- Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
- Să implementeze modele de deep learning folosind TensorFlow.
- Să antreneze și să evalueze modele de deep learning.
- Să utilizeze funcționalități avansate ale TensorFlow pentru deep learning.
Vizualizarea Datelor cu Google Colab
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată data scientist începători care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și atractive din punct de vedere vizual.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
- Să creeze diverse tipuri de grafice folosind Matplotlib.
- Să utilizeze Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
- Să personalizeze grafice pentru o prezentare și claritate mai bună.
- Să interpreteze și să prezinte date eficient folosind instrumente vizuale.
Dezvoltarea Recunoașterii Faciale prin AI pentru Forțele de Ordine
21 OreAcest 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: Procesare de imagini pentru biotehnologie și toxicologie
14 OreAcest training hands-on în România acoperă fundamentele Fiji și ImageJ pentru cercetarea biologică. Participantii dobândesc abilități practice în preprocesarea imaginilor, analiza cantitativă și automatizarea prin macro-uri, pentru a simplifica workflow-urile privind țesuturile histologice, celulele și alte mostre, obținând rezultate reproductibile.
Învățare Automată cu Google Colab
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
- Să înțeleagă și să aplice diverși algoritmi de învățare automată.
- Să utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și prezice date.
- Să implementeze modele de învățare supervizată și nesupravegheată.
- Să optimizeze și să evalueze modele de învățare automată eficient.
Procesarea Limbajului Natural (NLP) cu Google Colab
14 OreAceastă instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată specialiștilor în știința datelor și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să aplice tehnici NLP folosind Python în Google Colab.
La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Înțelege conceptele de bază ale procesării limbajului natural.
- Preprocesa și curăța date text pentru sarcini NLP.
- Efectua analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
- Lucrează cu date text folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.
Fundamentele Programării în Python folosind Google Colab
14 OreAceastă instruire condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor și analiștilor de date de nivel începător care doresc să învețe programarea în Python de la zero folosind Google Colab.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Să înțeleagă noțiunile de bază ale limbajului de programare Python.
- Să implementeze cod Python în mediul Google Colab.
- Să utilizeze structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
- Să creeze funcții pentru a organiza și reutiliza codul eficient.
- Să exploreze și să folosească biblioteci de bază pentru programarea în Python.
Învățarea prin Recompensă cu Google Colab
28 OreAceastă instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze înțelegerea învățării prin recompensă și a aplicațiilor sale practice în dezvoltarea IA folosind Google Colab.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Să înțeleagă conceptele de bază ale algoritmilor de învățare prin recompensă.
- Să implementeze modele de învățare prin recompensă folosind TensorFlow și OpenAI Gym.
- Să dezvolte agenți inteligenți care învață prin încercare și eroare.
- Să optimizeze performanța agenților folosind tehnici avansate precum Q-learning și rețele Q profunde (DQNs).
- Să antreneze agenți în medii simulate folosind OpenAI Gym.
- Să implementeze modele de învățare prin recompensă pentru aplicații din lumea reală.
Analiza Seriilor de Timp cu Google Colab
21 OreAceastă instruire condusă de un instructor, în format live România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar din domeniul datelor care doresc să aplice tehnici de prognoză a seriilor de timp pe date din lumea reală folosind Google Colab.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale analizei seriilor de timp.
- Să utilizeze Google Colab pentru a lucra cu date de tip serie temporală.
- Să aplice modele ARIMA pentru a prognoza tendințe ale datelor.
- Să utilizeze biblioteca Prophet de la Facebook pentru prognoze flexibile.
- Să vizualizeze datele seriilor de timp și rezultatele prognozelor.
Vision Builder for Automated Inspection
35 OreAcest 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.
