Computer Vision Training in România

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își aprofundeze cunoștințele despre viziunea computerizată și să exploreze capacitățile TensorFlow de a dezvolta modele sofisticate de viziune utilizând Google Colab.La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) utilizând TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea de modele scalabile și eficiente bazate pe cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de viziune computerizată.
• Implementați modele de viziune computerizată pentru aplicații din lumea reală.
• Utilizarea învățării prin transfer pentru îmbunătățirea performanței modelelor CNN.
• Vizualizați și interpretați rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Această instruire live cu instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor, cercetătorilor și oamenilor de știință din domeniul datelor de nivel mediu și avansat care doresc să învețe cum să implementeze detectarea obiectelor în timp real utilizând YOLOv7.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale detectării obiectelor.
• Să instaleze și să configureze YOLOv7 pentru sarcini de detectare a obiectelor.
• Să instruiască și să testeze modele personalizate de detectare a obiectelor utilizând YOLOv7.
• Să integreze YOLOv7 cu alte cadre și instrumente de computer vision.
• Depanarea problemelor comune legate de implementarea YOLOv7.

Caffe este un cadru de învățare profund făcut în expresie, viteză și modularitate în minte. Acest curs explorează aplicarea Caffe ca cadru de învățare profundă pentru recunoașterea imaginii folosind MNIST ca exemplu Public Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de la Deep Learning și pentru inginerii interesați să utilizeze Caffe ca cadru. După finalizarea acestui curs, delegații vor putea:

• să înțeleagă structura și mecanismele de implementare a lui Caffe
• efectuați sarcinile și configurația mediului de instalare / producție / arhitecturii
• evaluarea calității codului, efectuarea depanării, monitorizarea
• să implementeze producția avansată, cum ar fi modelele de formare, punerea în aplicare a straturilor și logarea

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.

Computer Vision este un câmp care implică extragerea, analizarea și înțelegerea automată a informațiilor utile din media digitală. Python este un limbaj de programare la nivel înalt, renumit pentru sintaxa și lizibilitatea codurilor sale. În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța elementele de bază ale Computer Vision în timp ce pășesc prin crearea unui set de aplicații simple Computer Vision folosind Python . Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți elementele de bază ale viziunii Computer
• Utilizați Python pentru a implementa activități Computer Vision
• Construiți propriile sisteme de detectare a feței, obiectelor și mișcărilor

Public

• Programatorii Python interesați de Computer Vision

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să construiască o mașină care se conduce singură folosind tehnici de învățare profundă.Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să utilizeze Keras pentru a construi și antrena o rețea neuronală convoluțională.
• Să utilizeze tehnici de viziune computerizată pentru a identifica benzile într-un proiect de conducere autonomă.
• Să antreneze un model de învățare profundă pentru a diferenția semnele de circulație.
• Să simuleze o mașină complet autonomă.

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.AudiențăAcest curs se adresează inginerilor și dezvoltatorilor care doresc să dezvolte aplicații de computer vision cu SimpleCV.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să construiască modele de detectare și urmărire a obiectelor accelerate de hardware pentru a analiza datele video în flux. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați mediul de dezvoltare, software-ul și bibliotecile necesare pentru a începe dezvoltarea.
.
• Construiți, antrenați și implementați modele de învățare profundă pentru a analiza fluxurile video în direct.
.
• Identificați, urmăriți, segmentați și preziceți diferite obiecte în cadrul cadrelor video.
.
• Optimizați modelele de detectare și urmărire a obiectelor.
.
• Desfășurați o aplicație de analiză video inteligentă (IVA).
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de back-end și oamenilor de știință care doresc să încorporeze modele YOLO pre-antrenate în programele lor orientate spre întreprindere și să implementeze componente rentabile pentru detectarea obiectelor. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați instrumentele și bibliotecile necesare pentru detectarea obiectelor folosind YOLO.
.
• Personalizați Python aplicații în linie de comandă care funcționează pe baza modelelor pre-antrenate YOLO.
.
• Implementați cadrul modelelor YOLO preinstruite pentru diverse proiecte de viziune computerizată.
.
• Convertiți seturile de date existente pentru detectarea obiectelor în format YOLO.
• Înțelegeți conceptele fundamentale ale algoritmului YOLO pentru viziunea computerizată și/sau învățarea profundă.
.

OpenFace este Python și Torch un software de recunoaștere facială în timp real, open-source, bazat pe cercetarea FaceNet a Google.În cadrul acestei formări live cu instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze componentele OpenFace pentru a crea și implementa un exemplu de aplicație de recunoaștere facială.Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Să lucreze cu componentele OpenFace, inclusiv dlib, OpenVC, Torch, și nn4 pentru a implementa detectarea, alinierea și transformarea feței
• Să aplice OpenFace în aplicații din lumea reală, cum ar fi supravegherea, verificarea identității, realitatea virtuală, jocurile și identificarea clienților fideli etc.

Audiență

• Dezvoltatori
• Oameni de știință în domeniul datelor

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

Această instruire live, susținută de un instructor, prezintă software-ul, hardware-ul și procesul pas cu pas necesar pentru a construi un sistem de recunoaștere facială de la zero. Recunoașterea facială este cunoscută și ca Face Recognition.Hardware-ul utilizat în acest laborator include Rasberry Pi, un modul de cameră, servomotoare (opțional), etc. Participanții sunt responsabili pentru achiziționarea acestor componente ei înșiși. Software-ul utilizat include OpenCV, Linux, Python, etc.La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să instaleze Linux, OpenCV și alte utilitare și biblioteci software pe un Rasberry Pi.
• Să configureze OpenCV pentru a capta și detecta imagini faciale.
• Să înțeleagă diferitele opțiuni de ambalare a unui sistem Rasberry Pi pentru utilizarea în medii reale.
• Adaptarea sistemului pentru o varietate de cazuri de utilizare, inclusiv supraveghere, verificarea identității etc.

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și practică practică intensă

Notă

• Alte opțiuni hardware și software includ: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Dacă doriți să utilizați oricare dintre acestea, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

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.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) este o platformă de învățare scalabilă profundă dezvoltată de Baidu În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească PaddlePaddle pentru a permite învățarea profundă în aplicațiile lor de produse și servicii Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Configurați și configurați PaddlePaddle Creați o rețea neuronală convoluțională (CNN) pentru recunoașterea imaginilor și detectarea obiectelor Crearea unei rețele neuronale recurente (RNN) pentru analiza sentimentului Creați o învățare profundă pe sistemele de recomandare pentru a ajuta utilizatorii să găsească răspunsuri Preziceți ratele de clic (CTR), clasificați seturile de imagini largescale, efectuați recunoașterea optică a caracterelor (OCR), căutați în funcție de rang, detectați viruși de computer și implementați un sistem de recomandări Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

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.

Scilab este o limbă bine dezvoltată, gratuită și deschisă la nivel înalt pentru manipularea datelor științifice Utilizat pentru statistici, grafică și animație, simulare, procesare de semnale, fizică, optimizare și multe altele, structura sa centrală de date este matricea, simplificând multe tipuri de probleme în comparație cu alternative, cum ar fi FORTRAN și derivatele C Este compatibil cu limbi precum C, Java și Python, făcându-l potrivit pentru a fi utilizat ca supliment la sistemele existente În această instruire instruită, 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 limbi utilizate pe scară largă, în funcție de cerere Cursul se va încheia cu un scurt proiect concentrat pe prelucrarea imaginilor Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor avea o înțelegere a funcțiilor de bază și a unor funcții avansate ale Scilab și vor avea resursele necesare pentru a-și continua extinderea cunoștințelor Public Oamenii de știință și inginerii de date, în special cu interes în prelucrarea imaginilor și recunoașterea facială Formatul cursului Curs de parte, discuții parțiale, exerciții și practici intensive de manevră, cu un proiect final .

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.AudiențăAcest 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.