Curs de pregatire Computer Vision cu Google Colab și TensorFlow
Computer vision este un domeniu în rapidă evoluție din cadrul inteligenței artificiale, iar TensorFlow este unul dintre cele mai puternice instrumente disponibile pentru construirea și implementarea modelelor de vedere. Acest curs introduce participanții în tehnici avansate de computer vision folosind TensorFlow și Google Colab, acoperind zone esențiale precum rețele neuronale convoluționale (CNN) și tehnici de procesare a imaginilor.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea computer vision și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de vedere folosind Google Colab.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
- Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor bazate pe cloud.
- Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de computer vision.
- Să implementeze modele de computer vision pentru aplicații din lumea reală.
- Să folosească transfer learning pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
- Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.
Formatul cursului
- Curs interactiv și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Schița de curs
Introducere în Computer Vision
- Prezentare generală a aplicațiilor computer vision
- Înțelegerea datelor și formatelor de imagini
- Provocări în sarcinile de computer vision
Introducere în rețelele neuronale convoluționale (CNN)
- Ce sunt CNN-urile?
- Arhitectura CNN-urilor: straturi convoluționale, pooling și straturi complet conectate
- Cum sunt folosite CNN-urile în computer vision
Lucru practic cu TensorFlow și Google Colab
- Configurarea mediului în Google Colab
- Utilizarea TensorFlow pentru construirea modelelor
- Construirea unui model CNN simplu în TensorFlow
Tehnici avansate de CNN
- Transfer learning pentru CNN-uri
- Finisarea modelelor preantrenate
- Tehnici de augmentare a datelor pentru îmbunătățirea performanței
Preprocesarea și augmentarea imaginilor
- Tehnici de preprocesare a imaginilor (scalare, normalizare etc.)
- Augmentarea datelor de imagini pentru o antrenare mai bună a modelelor
- Utilizarea conductei de date de imagini din TensorFlow
Construirea și implementarea modelelor de computer vision
- Antrenarea CNN-urilor pentru clasificarea imaginilor
- Evaluarea și validarea performanței modelelor
- Implementarea modelelor în medii de producție
Aplicații din lumea reală ale computer vision
- Computer vision în sănătate, retail și securitate
- Detecția și recunoașterea obiectelor bazate pe AI
- Utilizarea CNN-urilor pentru recunoașterea fețelor și gesturilor
Rezumat și următorii pași
Cerințe
- Experiență în programare Python
- Înțelegerea conceptelor de deep learning
- Cunoștințe de bază despre rețele neuronale convoluționale (CNN)
Public țintă
- Oameni de știință de date
- Practicieni 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: Fluxuri de lucru scalabile în Python și AI în Cloud
14 OreGoogle Colab Pro este un mediu bazat pe cloud pentru dezvoltarea scalabilă în Python, oferind GPU-uri de înaltă performanță, timpi de execuție mai lungi și mai multă memorie pentru sarcini solicitante de AI și știința datelor.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat utilizatorilor intermediari de Python care doresc să folosească Google Colab Pro pentru învățarea automată, procesarea datelor și cercetarea colaborativă într-o interfață puternică de notebook.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să gestioneze notebook-uri Python bazate pe cloud folosind Colab Pro.
- Să acceseze GPU-uri și TPU-uri pentru calcule accelerate.
- Să eficientizeze fluxurile de lucru de învățare automată folosind biblioteci populare (de ex., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Să integreze cu Google Drive și surse de date externe pentru proiecte colaborative.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Deep 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: Introducere în Procesarea Științifică a Imaginilor
21 OreFiji este un pachet puternic open-source de procesare a imaginilor care include ImageJ (un program conceput pentru imagini multidimensionale științifice) împreună cu un set cuprinzător de plugin-uri pentru analiza științifică a imaginilor.
În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze distribuția Fiji și programul de bază ImageJ pentru a crea aplicații robuste de analiză a imaginilor.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să utilizeze funcțiile avansate de programare și componentele software ale Fiji pentru a extinde capacitățile ImageJ
- Să asambleze imagini 3D mari din plăci suprapuse
- Să automatizeze actualizarea unei instalări 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, pentru a procesa eficient seturi mari de date bioimagistice
- Să implementeze aplicații și să colaboreze eficient cu alți cercetători pe proiecte similare
Formatul Cursului
- Curs interactiv și discuții
- Exerciții ample și aplicare 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.
Fiji: Procesarea Imaginilor pentru Biotehnologie și Toxicologie
14 OreAcest 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.
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.
Python și Învățare Profundă cu OpenCV 4
14 OreAcest 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.
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.
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.
