Cursuri de pregatire Viziune Calculată 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

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinate data scientists și inginerilor software care doresc să folosească Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi de date mari.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Configura mediul pentru a începe construirea procesării datelor massive cu Dask și Python.
• Explora funcțiile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
• Înțelege cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
• Afla cum să scala ecosistemul Python (Numpy, SciPy, și Pandas) folosind Dask.
• Optimiza 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.

Această formare live, guițată de un instrucțurator în România (online sau pe locațiune), se adresează personalului de forțe de ordine la nivel de începător care dorește să treacă de la traseul manual al portretelor cu caracteristicile faciale la utilizarea unor instrumente AI pentru dezvoltarea sistemelor de recunoaștere a fețelor.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele Inteligenței Artificiale și Aprenderea Automată.
• Să învețe bazele procesării imaginilor digitale și aplicațiile sale în recunoașterea facială.
• Să dezvolte abilități în utilizarea instrumentelor și cadrelor AI pentru crearea modelelor de recunoaștere a fețelor.
• Să obțină experiență practică în crearea, antrenamentul și testarea sistemelor de recunoaștere facială.
• Să înțeleagă considerentele etice și cele mai bune practici în utilizarea tehnologiei de recunoaștere a fețelor.

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 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.

Această instruire live condusă de instructor în România (online sau la fața locului) este destinate cercetătorilor și profesioniștilor din laborator cu nivel începător până la intermediar, care doresc să proceseze și să analizeze imagini legate de țesuturi histologice, celule de sânge, alge și alte probe biologice.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor fi capabili să:

• Navigheze în interfața Fiji și folosească funcțiile de bază ale ImageJ.
• Preproceseze și îmbunătățească imagini științifice pentru o analiză mai bună.
• Analizeze imaginile în mod cuantitativ, inclusiv numărarea celulelor și măsurarea ariilor.
• Automatizeze sarcinile repetitive folosind macro-uri și plugin-uri.
• Personalizeze fluxurile de lucru pentru nevoile specifice de analiză a imaginilor în cercetarea biologică.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date care doresc să utilizeze Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză mai rapidă a datelor.

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

• Să configureze mediul necesar pentru a începe să dezvolte fluxuri de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
• Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
• Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
• Efectuați operații Pandas mai rapid cu Modin.
• Implementați întregul API și funcțiile 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

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru deep learning.

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

• Vizualizați, încărcați și clasificați imagini și videoclipuri utilizând OpenCV 4.
• Să implementeze învățarea profundă în OpenCV 4 cu TensorFlow și Keras.
• Să ruleze modele de învățare profundă și să genereze rapoarte cu impact 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 în direct de instruire (online sau pe locație) este destinat profesionistilor intermediari care doresc să folosească Vision Builder AI pentru a concepe, implementa și optimiza sistemele automate de inspecții pentru procesele SMT (Surface-Mount Technology).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze inspecțiile automate folosind Vision Builder AI.
• Să obțină și să preproceseze imagini de calitate ridicată pentru analiză.
• Să implementeze decizii bazate pe logică pentru detectarea defectelor și validarea procesului.
• Să genereze rapoarte de inspecție și să optimizeze performanța sistemului.