Computer Vision Training in Moldova

Această instruire live cu instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de nivel mediu până la avansat din domeniul computer vision, dezvoltatorilor AI și profesioniștilor IoT care doresc să implementeze și să optimizeze modele de computer vision pentru procesarea în timp real pe dispozitive periferice. Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale Edge AI și aplicațiile sale în viziunea computerizată.
• Să implementeze modele optimizate de învățare profundă pe dispozitive periferice pentru analiza imaginilor și a videoclipurilor în timp real.
• Să utilizeze cadre precum TensorFlow Lite, OpenVINO și NVIDIA Jetson SDK pentru implementarea modelelor.
• Optimizați modelele AI pentru performanță, eficiență energetică și inferență cu latență redusă.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (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 sesiune de training, condusă de un instructor și disponibilă Moldova (online sau la sediul clientului), este destinată dezvoltatorilor AI de nivel intermediar și inginerilor de viziune artificială care doresc să construiască sisteme de viziune robuste pentru aplicații de conducere autonomă.La finalizarea acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale viziunii artificiale în vehiculele autonome.
• Implementeze algoritmi pentru detectarea obiectelor, detectarea benzilor de circulație și segmentarea semantică.
• Integreze sistemele de viziune cu alte subsisteme ale vehiculului autonom.
• Aplice tehnici de învățare profundă pentru sarcini avansate de percepție.
• Evalueze performanța modelelor de viziune artificială în scenarii din lumea reală.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează personalului de aplicare a legii de nivel începător care dorește să treacă de la schițarea manuală a feței la utilizarea instrumentelor AI pentru dezvoltarea sistemelor de recunoaștere facială. Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele fundamentale ale inteligenței artificiale și Machine Learning.
• Să învețe elementele de bază ale procesării imaginii digitale și aplicarea acesteia în recunoașterea facială.
• Să dezvolte abilități în utilizarea instrumentelor și cadrelor AI pentru a crea modele de recunoaștere facială.
• Să dobândească experiență practică în crearea, instruirea și testarea sistemelor de recunoaștere facială.
• Înțelegerea considerentelor etice și a celor mai bune practici în utilizarea tehnologiei de recunoaștere facială.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor de nivel începător până la mediu și profesioniștilor de laborator care doresc să proceseze și să analizeze imagini legate de țesuturi histologice, celule sanguine, alge și alte probe biologice. La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să navigheze în interfața Fiji și să utilizeze funcțiile de bază ale ImageJ.
• Preprocesarea și îmbunătățirea imaginilor științifice pentru o mai bună analiză.
• Să analizeze imaginile cantitativ, inclusiv numărarea celulelor și măsurarea suprafeței.
• Automatizarea sarcinilor repetitive utilizând macro-uri și plugin-uri.
• Personalizați fluxurile de lucru pentru nevoile specifice de analiză a imaginilor în cercetarea biologică.

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.

Această instruire live cu instructor în Moldova (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

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.

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 Moldova (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.

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

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.

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:

• Înțelege bazele Computer Vision
• Utiliza Python pentru a implementa sarcini Computer Vision
• Construi propriile sisteme de detectare a fețelor, obiectelor și a mișcării

Public

• Programatori Python interesați de Computer Vision

Formatul cursului

• Parțial prelegere, parțial discuție, exerciții și practică intensivă

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.

Scilab este un limbaj de nivel înalt bine dezvoltat, gratuit și open-source pentru manipularea datelor științifice. Folosit pentru statistică, grafică și animație, simulare, prelucrarea semnalelor, fizică, optimizare și multe altele, structura sa centrală de date este matricea, simplificând multe tipuri de probleme în comparație cu alternative precum FORTRAN și derivatele C. Este compatibil cu limbaje precum C, Java și Python, ceea ce îl face potrivit pentru a fi utilizat ca o completare a sistemelor existente. În cadrul acestui curs condus de un instructor, 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 limbaje utilizate pe scară largă, în funcție de cerere. Cursul se va încheia cu un scurt proiect axat pe prelucrarea imaginilor. La sfârșitul acestui curs, participanții vor cunoaște funcțiile de bază și unele funcții avansate ale Scilab și vor avea resursele necesare pentru a-și continua extinderea cunoștințelor. Audiență

• Oameni de știință și ingineri în domeniul datelor, în special cu interes pentru procesarea imaginilor și recunoașterea facială

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și practică intensivă, cu un proiect final

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 curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (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.
.