Cursuri de pregatire Computer Vision cu Python

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

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi de date mari.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul pentru a începe construirea procesării datelor mari cu Dask și Python.
• Să exploreze caracteristicile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
• Să înțeleagă cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
• Să învețe cum să scaleze ecosistemul Python (Numpy, SciPy și Pandas) folosind Dask.
• Să optimizeze mediul Dask pentru a menține o performanță ridicată în gestionarea seturilor de date mari.

Această formare sub supravegherea unui instruire în România (online sau la sediu) se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar Python și analiștilor de date care doresc să își îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Sａ se configureze un mediu de dezvoltare care includｅ Python, Pandas, și NumPy.
• Sã crea o aplicație de analiză a datelor utilizând Pandas și NumPy.
• Sa efectueze operațiuni avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Sa realizeze operațiuni agregate și să analizeze datele serii temporale.
• Sã vizualizeze datele folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Debugează și optimiză codul lor de analiză a datelor.

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.

Acest training condus de instrucțiune (online sau on-site) este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească stiva FARM (FastAPI, React și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, cu performanță ridicată și scalabile.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Seteze mediul de dezvoltare necesar care integrează FastAPI, React și MongoDB.
• Înțeleagă conceptele cheie, funcțiile și beneficiile stivei FARM.
• Învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Dezvolte, testeze și implementeze aplicații (frontend și backend) folosind stiva FARM.

Această instruire conducătoare, live în România (online sau onsite), este destinată dezvoltatorilor care doresc să folosească FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Setați mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Creați API-uri mai repede și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Aflați cum să creați modele și scheme de date bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Conectați API-urile la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Implementați securitatea și autentificarea în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Creați imagini de container și implementați API-uri web pe un server cloud.

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 training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință și dezvoltatorilor care doresc să folosească Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză de date mai rapidă.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul necesar pentru a începe dezvoltarea fluxurilor de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
• Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
• Să efectueze operațiuni Pandas mai rapid cu Modin.
• Să implementeze întreaga API și funcții Pandas.

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

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.

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.

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 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.