Cursuri de pregatire Computer Vision cu Google Colab și TensorFlow

Acest antrenament live condus de instructor în România (online sau la fața locului) este destinat profesionistilor de nivel avansat care doresc să-și îmbogățească cunoștințele despre modele de machine learning, să-și îmbunătățească abilitățile în tunare hiperparametrică și să învețe cum să implementeze modele eficient folosind Google Colab.

La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Implementa modele avansate de machine learning folosind cadre populare precum Scikit-learn și TensorFlow.
• Optimiza performanța modelului prin tunare hiperparametrică.
• Implementa modele de machine learning în aplicații practice folosind Google Colab.
• Colabora și gestioneze proiecte la scară largă de machine learning în Google Colab.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este destinată științistilor de date și profesionistilor IT la nivel începător care doresc să învețe noțiunile de bază ale științei datelor folosind Google Colab.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Seteze și navigheze în Google Colab.
• Scrie și execute cod Python de bază.
• Importeze și manipuleze seturi de date.
• Creeze vizualizări folosind biblioteci Python.

Acest training interactiv în timp real (prescurtat sau online) este destinat specialistilor intermediați în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să înțeleagă și să aplique tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Setați și navigați prin Google Colab pentru proiectele de învățare profundă.
• Înțelege fundamentele rețelelor neuronale.
• Implementați modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
• Antrenați și evaluați modelele de învățare profundă.
• Utilizați funcțiile avansate ale TensorFlow pentru învățarea profundă.

Această formare în direct de către instrucțurator (în mod online sau la sediu) se adresează specialistilor începători în domeniul datelor care doresc să învețe cum să creeze vizualizări de date semnificative și estetice.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Configura și naviga în Google Colab pentru vizualizarea datelor.
• Crea diferite tipuri de grafice folosind Matplotlib.
• Utiliza Seaborn pentru tehnici avansate de vizualizare.
• Personaliza graficile pentru o prezentare și claritate mai bune.
• Interpretă și prezintă date eficient folosind instrumente vizuale.

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.

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.

Această instruire live, condusă de instructor în România (online sau local) este adresată științii datelor și dezvoltatorilor cu un nivel intermediar care doresc să aplice algoritmi de învățare automată eficient folosind mediul Google Colab.

La finalul acestei instruirile, participanții vor fi capabili să:

• Configureze și navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare automată.
• Înțeleagă și aplice diverse algoritmi de învățare automată.
• Utilizeze biblioteci precum Scikit-learn pentru a analiza și anticipa date.
• Implementeze modele de învățare supervizată și nesupervizată.
• Optimizeze și evalueze modelele de învățare automată eficient.

Această instrucțiune îndrumată în direct (în mod online sau presencial) este destinată specialistilor intermediari în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să aplique tehnici de procesare a limbajului natural folosind Python în Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale procesării limbajului natural.
• Să preproceseze și să curățe datele textuale pentru sarcini de NLP.
• Să efectueze analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Să lucreze cu date textuale folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

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.

Această formare sub conducerea unui instruCTOR (online sau presǎnct) este destinată dezvoltatorilor de nivel începǎtor și analiştilor de date care doresc să învețe programarea Python din baza zero folosind Google Colab.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Comprende bazele limbajului de programare Python.
• Implementa codul Python în mediul Google Colab.
• Utiliza structuri de control pentru a gestiona fluxul unui program Python.
• Crearea de funcții pentru a organiza și să reutilizeze cod eficient.
• Explorați și utilizați bibliotecile de bază pentru programarea Python.

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.