Cursuri de pregatire YOLOv7: Detecție în Timp Real a Obiectelor cu Computer Vision

Caffe este un cadru de învățare profundă conceput cu gândire la expresivitate, viteză și modularitate.

Acest curs explorează aplicarea lui Caffe ca un cadru de învățare profundă pentru recunoașterea imaginilor, folosind MNIST ca exemplu.

Public țintă

Acest curs este potrivit pentru cercetători și ingineri în domeniul Învățării Profunde care sunt interesați să utilizeze Caffe ca un cadru de lucru.

După parcurgerea acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• înțeleagă structura și mecanismele de implementare ale lui Caffe
• efectueze sarcini de instalare / configurare a mediului de producție / arhitectură
• evalueze calitatea codului, efectueze depanare și monitorizare
• implementeze procese avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, implementarea straturilor și înregistrarea datelor

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 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.

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.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) este o bibliotecă open-source licențiată BSD care include câteva sute de algoritmi de viziune artificială.

Public țintă

Acest curs este destinat inginerilor și arhitecților care doresc să utilizeze OpenCV pentru proiecte de viziune artificială.

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.

Potrivirea Modelelor este o tehnică folosită pentru a localiza modele specificate într-o imagine. Poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specificate într-o imagine capturată, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect dintr-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Aceasta diferă de „Recunoașterea Modelelor” (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de mostre înrudite) prin faptul că specifică exact ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul Cursului

• Acest curs introduce abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor așa cum se aplică în Vederea Artificială.

Computer Vision este un domeniu care implică extragerea, analiza și înțelegerea automată a informațiilor utile din mediile digitale. Python este un limbaj de programare de nivel înalt, renumit pentru sintaxa sa clară și lizibilitatea codului.

În cadrul acestui training condus de un instructor, participanții vor învăța elementele de bază ale Computer Vision, parcurgând crearea unui set de aplicații simple de Computer Vision folosind Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale Computer Vision
• Folosi Python pentru a implementa sarcini de Computer Vision
• Construi propriile sisteme de detectare a feței, obiectelor și mișcării

Publicul țintă

• Programatori Python interesați de Computer Vision

Formatul cursului

• Parțial teoretic, parțial discuții, exerciții și practică intensivă

SimpleCV este un cadru open source — ceea ce înseamnă că este o colecție de biblioteci și software pe care le poți folosi pentru a dezvolta aplicații de viziune. Îți permite să lucrezi cu imagini sau fluxuri video provenite de la camere web, Kinects, camere FireWire și IP, sau telefoane mobile. Te ajută să construiești software care să permită diverselor tehnologii nu doar să vadă lumea, ci și să o înțeleagă.

Publicul țintă

Acest curs este destinat inginerilor și dezvoltatorilor care doresc să dezvolte aplicații de viziune artificială folosind 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.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de backend și oamenilor de știință de date care doresc să încorporeze modele pre-antrenate YOLO în programele lor orientate pe întreprindere și să implementeze componente rentabile pentru detectarea obiectelor.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura instrumentele și bibliotecile necesare pentru detectarea obiectelor folosind YOLO.
• Personaliza aplicații Python de linie de comandă care funcționează pe baza modelelor pre-antrenate YOLO.
• Implementa cadrul modelelor pre-antrenate YOLO pentru diverse proiecte de viziune artificială.
• Converti seturi de date existente pentru detectarea obiectelor în format YOLO.
• Înțelege conceptele fundamentale ale algoritmului YOLO pentru viziunea artificială și/sau învățarea profundă.