Cursuri de pregatire Pattern Matching

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

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze distribuția Fiji și programul ImageJ care stă la baza acesteia pentru a crea o aplicație de analiză a imaginilor.

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

• Să utilizeze caracteristicile avansate de programare și componentele software ale Fiji pentru a extinde ImageJ
• să coaseze imagini 3d mari din plăci suprapuse
• Să actualizeze automat o instalare Fiji la pornire utilizând sistemul de actualizare integrat
• Selectați dintr-o gamă largă de limbaje de scripting pentru a crea soluții personalizate de analiză a imaginilor
• Utilizarea bibliotecilor puternice Fiji, cum ar fi ImgLib pe seturi mari de date de bioimagini
• Să își implementeze aplicația și să colaboreze cu alți oameni de știință pe proiecte similare

Formatul cursului

• Prelegere și discuții interactive.
• O mulțime de exerciții și practică.
• Implementare practică 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 aranja.

Marvin este o extensibil, Cross-Platform, Open-Source de imagine și de procesare video cadru dezvoltat în Java.   dezvoltatorii pot folosi Marvin pentru a manipula imagini, extrage caracteristici din imagini pentru sarcini de clasificare, generează cifre algoritmic, procesează Seturile de date ale fișierelor video și configurați automatizarea unității de testare.

niște de la Marvin & #39; s vizual cerere a cuprinde filtering, augmentată realitate, obiect Tracking și Deplasare Detection.

în acest instructor-condus, Live curs participanții vor învăța principiile de imagine și video de analiză și de a utiliza Marvin Framework și a imaginii sale algoritmi de procesare pentru a construi propria lor cerere.

format al cursului

• principiile de bază ale analizei imaginilor, analiza video și cadrul Marvin sunt introduse pentru prima dată. Elevilor li se oferă sarcini bazate pe proiecte care le permit să practice conceptele învățate. Până la sfârșitul clasei, participanții își vor fi dezvoltat propria aplicație folosind Marvin Framework și bibliotecile.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) este o platformă scalabilă de învățare profundă dezvoltată de Baidu.

În cadrul acestei formări live, condusă de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze PaddlePaddle pentru a permite învățarea profundă în aplicațiile lor de produse și servicii.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze și să configureze PaddlePaddle
• Să configureze o rețea neurală convoluțională (CNN) pentru recunoașterea imaginilor și detectarea obiectelor
• Să configureze o rețea neuronală recurentă (RNN) pentru analiza sentimentelor
• Configurarea învățării profunde pe sisteme de recomandare pentru a ajuta utilizatorii să găsească răspunsuri
• Prevedeți ratele de click-through (CTR), clasificați seturi de imagini la scară largă, efectuați recunoașterea optică a caracterelor (OCR), clasificați căutările, detectați virușii informatici și implementați un sistem de recomandări.

Audiență

• Dezvoltatori
• Specialiști în date

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Scilab este un limbaj de nivel înalt bine dezvoltat, gratuit și open-source pentru manipularea datelor științifice. Folosit pentru statistică, grafică și animație, simulare, prelucrarea semnalelor, fizică, optimizare și multe altele, structura sa centrală de date este matricea, simplificând multe tipuri de probleme în comparație cu alternative precum FORTRAN și derivatele C. Este compatibil cu limbaje precum C, Java și Python, ceea ce îl face potrivit pentru a fi utilizat ca o completare a sistemelor existente.

În cadrul acestui curs condus de un instructor, participanții vor învăța avantajele Scilab în comparație cu alternative precum Matlab, elementele de bază ale sintaxei Scilab, precum și unele funcții avansate și interfața cu alte limbaje utilizate pe scară largă, în funcție de cerere. Cursul se va încheia cu un scurt proiect axat pe prelucrarea imaginilor.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor cunoaște funcțiile de bază și unele funcții avansate ale Scilab și vor avea resursele necesare pentru a-și continua extinderea cunoștințelor.

Audiență

• Oameni de știință și ingineri în domeniul datelor, în special cu interes pentru procesarea imaginilor și recunoașterea facială

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și practică intensivă, cu un proiect final

This instructor-led, live training in România (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.