Curs de pregatire Computer Vision cu Python

Această formare condusă de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar și inginerilor de viziune artificială care doresc să construiască sisteme de viziune robuste pentru aplicații de conducere autonomă.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele fundamentale ale viziunii artificiale în vehiculele autonome.
• Implementa algoritmi pentru detectarea obiectelor, detectarea benzilor și segmentarea semantică.
• Integra sisteme de viziune cu alte subsisteme ale vehiculelor autonome.
• Aplica tehnici de învățare profundă pentru sarcini avansate de percepție.
• Evalua performanța modelelor de viziune artificială în scenarii din lumea reală.

Această formare condusă de un instructor, live în România (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.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python de nivel intermediar și analiștilor de date care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include Python, Pandas și NumPy.
• Să creeze o aplicație de analiză a datelor folosind Pandas și NumPy.
• Să efectueze operații avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Să realizeze operații agregate și să analizeze date de tip serie temporală.
• Să vizualizeze date folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Să depisteze și să optimizeze codul lor de analiză a datelor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau onsite), este destinat inginerilor de vedere artificială de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de AI și profesioniștilor din domeniul IoT care doresc să implementeze și să optimizeze modele de vedere artificială pentru procesare în timp real pe dispozitive edge.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale Edge AI și aplicațiile sale în vedere artificială.
• Să implementeze modele de învățare profundă optimizate pe dispozitive edge pentru analiza în timp real a imaginilor și videoclipurilor.
• Să utilizeze framework-uri precum TensorFlow Lite, OpenVINO și NVIDIA Jetson SDK pentru implementarea modelelor.
• Să optimizeze modelele de AI pentru performanță, eficiență energetică și inferență cu latență redusă.

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 un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze stiva FARM (FastAPI, React, și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, de înaltă performanță și scalabile.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar, integrând FastAPI, React și MongoDB.
• Să înțeleagă conceptele cheie, caracteristicile și beneficiile stivei FARM.
• Să învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Să învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Să dezvolte, testeze și să implementeze aplicații (frontend și backend) folosind stiva FARM.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Să creeze API-uri mai rapid și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Să învețe cum să creeze modele și scheme de date bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Să conecteze API-uri la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Să implementeze securitate și autentificare în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Să construiască imagini de container și să implementeze API-uri web pe un server în cloud.

Acest 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.

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.

Acest training live, condus de un instructor, în România (online sau onsite), se adresează developerilor, cercetătorilor și data scientist-urilor de nivel intermediar sau avansat, care doresc să afle cum să implementeze detectarea obiectelor în timp real folosind YOLOv7.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele fundamentale ale detectării obiectelor.
• Instala și configura YOLOv7 pentru taskuri de detectare a obiectelor.
• Antrena și testa modele custom de detectare a obiectelor folosind YOLOv7.
• Integra YOLOv7 cu alte framework-uri și tool-uri de computer vision.
• Rezolva probleme comune legate de implementarea YOLOv7.