Курс за обучение по Компютърно зрение за автономно шофиране

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по роботика и изследователи в областта на ИИ от напреднало ниво, които желаят да внедрят сложни алгоритми за планиране на път, за да подобрят производителността на автономните превозни средства.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират теоретичните основи на усъвършенстваните алгоритми за планиране на път.
• Внедряват алгоритми като RRT*, A* и D* за навигация в реално време.
• Оптимизират планирането на път за избягване на препятствия и в динамична среда.
• Интегрират алгоритмите за планиране на път със сензорни данни за повишена точност.
• Оценяват ефективността на различни алгоритми в практически сценарии.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, AI специалисти и разработчици на AI за автомобилната индустрия от напреднало ниво, които желаят да изградят, обучат и оптимизират AI модели за приложения в автономното шофиране.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на AI и дълбокото обучение в контекста на автономните превозни средства.
• Прилагат техники за компютърно зрение за откриване на обекти в реално време и следване на лентата.
• Използват обучение с подкрепление за вземане на решения в системи за самоуправление.
• Интегрират техники за сензорно сливане за по-добро възприятие и навигация.
• Изграждат модели за дълбоко обучение за прогнозиране и анализ на сценарии за шофиране.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по безопасност на напреднало ниво и професионалисти по автомобилна безопасност, които желаят да разработят цялостни стратегии за безопасност на автономни превозни средства, включително анализ на опасностите, оценки на функционалната безопасност и съответствие с международните стандарти.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Идентифицират и оценяват рисковете за безопасността, свързани със системите за автономно шофиране.
• Извършват анализ на опасностите и оценка на риска, използвайки индустриални стандарти.
• Прилагат методи за валидиране и верификация на безопасността за системи за АПС.
• Прилагат стандарти за функционална безопасност, като ISO 26262 и SOTIF.
• Разработват стратегии за смекчаване на риска при предизвикателствата пред безопасността на АПС.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) предоставя мощни инструменти за внедряване и оптимизация на AI приложения в реално време в областта на компютърното зрение и НЛП, особено върху хардуера Huawei Ascend.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към AI специалисти със средно ниво на опит, които желаят да изграждат, внедряват и оптимизират модели за визуализация и обработка на език, използвайки CANN SDK за производствени сценарии.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да внедряват и оптимизират модели за компютърно зрение и НЛП, използвайки CANN и AscendCL.
• Да използват CANN инструменти за конвертиране на модели и интегрирането им в работещи конвейери.
• Да оптимизират производителността на изводи за задачи като откриване, класификация и анализ на тоналност.
• Да изграждат конвейери за компютърно зрение/НЛП в реално време за сценарии за внедряване в периферията или в облака.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и демонстрация.
• Практическа лаборатория с внедряване на модели и профилиране на производителността.
• Проектиране на конвейер на живо, използвайки реални случаи от компютърното зрение и НЛП.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за разработване на сложни модели за зрение с помощта на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат и обучават конволюционни невронни мрежи (CNN) с помощта на TensorFlow.
• Използват Google Colab за мащабируемо и ефикасно разработване на модели в облак.
• Прилагат техники за предварителна обработка на изображения за задачи, свързани с компютърно зрение.
• Внедряват модели за компютърно зрение за приложения в реалния свят.
• Използват трансферно обучение, за да подобрят производителността на CNN моделите.
• Визуализират и интерпретират резултатите от модели за класификация на изображения.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по компютърно зрение на средно до напреднало ниво, AI разработчици и IoT професионалисти, които желаят да внедрят и оптимизират модели за компютърно зрение за обработка в реално време на крайни устройства.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на Edge AI и неговите приложения в компютърното зрение.
• Внедряват оптимизирани модели за дълбоко обучение на крайни устройства за анализ на изображения и видео в реално време.
• Използват рамки като TensorFlow Lite, OpenVINO и NVIDIA Jetson SDK за внедряване на модели.
• Оптимизират AI модели за производителност, енергийна ефективност и изводи с ниска латентност.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в начален етап, които желаят да изследват етичните дилеми и правните рамки, свързани с автономните превозни средства.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират етичните последици от вземането на решения, задвижвано от ИИ, в автономните превозни средства.
• Анализират глобалните правни рамки и политики, регулиращи самоуправляващите се автомобили.
• Изследват отговорността и отчетността при инциденти с автономни превозни средства.
• Оценяват баланса между иновациите и обществената безопасност в законите за автономно шофиране.
• Обсъждат казуси от реалния свят, включващи етични дилеми и правни спорове.

Това присъствено обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за служители на правоприлагащите органи на начинаещо ниво, които желаят да преминат от ръчно скициране на лица към използване на ИИ инструменти за разработване на системи за лицево разпознаване.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират основите на изкуствения интелект и машинното обучение.
• Научат основите на цифровата обработка на изображения и приложението ѝ в лицевото разпознаване.
• Развият умения за използване на ИИ инструменти и рамки за създаване на модели за лицево разпознаване.
• Придобият практически опит в създаването, обучението и тестването на системи за лицево разпознаване.
• Разбират етичните съображения и най-добрите практики при използването на технология за лицево разпознаване.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към изследователи и лабораторни специалисти на начинаещо до средно ниво, които желаят да обработват и анализират изображения, свързани с хистологични тъкани, кръвни клетки, водорасли и други биологични проби.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да навигират в интерфейса на Fiji и да използват основните функции на ImageJ.
• Да подготвят предварително и да подобряват научни изображения за по-добър анализ.
• Да анализират изображения количествено, включително броене на клетки и измерване на площ.
• Да автоматизират повтарящи се задачи с помощта на макроси и плъгини.
• Да персонализират работни процеси за специфични нужди от анализ на изображения в биологичните изследвания.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти и ентусиасти на начинаещо ниво, които желаят да разберат основните концепции, технологии и приложения на автономните превозни средства.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните компоненти и принципи на работа на автономните превозни средства.
• Изследват ролята на ИИ, сензорите и обработката на данни в реално време в самоуправляващите се системи.
• Анализират различните нива на автономност на превозните средства и техните приложения в реалния свят.
• Разглеждат етичните, правните и регулаторните аспекти на автономната мобилност.
• Придобият практически опит със симулации на автономни превозни средства.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по сензорно сливане на напреднало ниво и AI инженери, които желаят да разработват алгоритми за мултисензорно сливане и да оптимизират навигацията в реално време в автономни системи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите и предизвикателствата на мултисензорното сливане на данни.
• Прилагат алгоритми за сензорно сливане за автономна навигация в реално време.
• Интегрират данни от LiDAR, камери и RADAR за подобряване на възприятието.
• Анализират и оценяват ефективността на системата за сливане при различни условия.
• Разработват практически решения за намаляване на сензорния шум и подравняване на данни.

Компютърното зрение е област, която включва автоматично извличане, анализиране и разбиране на полезна информация от цифрови медии. Python е език за програмиране от високо ниво, известен със своя ясен синтаксис и четимост на кода.

В това обучение с инструктор на живо участниците ще научат основите на компютърното зрение, докато преминават през създаването на набор от прости приложения за компютърно зрение с помощта на Python.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на компютърното зрение
• Използват Python за изпълнение на задачи, свързани с компютърно зрение
• Изграждат свои собствени системи за разпознаване на лица, обекти и движение

Аудитория

• Програмисти на Python с интерес към компютърното зрение

Формат на курса

• Частично лекция, частично дискусия, упражнения и интензивна практическа работа

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери на средно ниво, автомобилни специалисти и IoT експерти, които желаят да разберат ролята на сензорите в самоуправляващите се автомобили, като обхваща LiDAR, радар, камери и техники за сензорно сливане.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират различните видове сензори, използвани в автономните превозни средства.
• Анализират сензорни данни за възприятие на превозното средство и вземане на решения в реално време.
• Прилагат техники за сензорно сливане, за да подобрят точността и безопасността на превозното средство.
• Оптимизират разположението и калибрирането на сензорите за подобрена производителност на автономното шофиране.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към мрежови инженери на средно ниво и автомобилни IoT разработчици, които искат да разберат и внедрят V2X комуникационни технологии за автономни превозни средства.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират фундаменталните концепции на V2X комуникацията.
• Анализират комуникационни модели V2V, V2I, V2P и V2N.
• Внедряват V2X протоколи като DSRC и C-V2X.
• Разработват симулации за свързани автомобилни среди.
• Адресират предизвикателства, свързани с киберсигурността и неприкосновеността на личния живот в V2X мрежите.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на средно ниво, които желаят да използват Vision Builder AI за проектиране, внедряване и оптимизиране на автоматизирани инспекционни системи за SMT (технология за повърхностен монтаж) процеси.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и конфигурират автоматизирани инспекции с помощта на Vision Builder AI.
• Захващат и предварително обработват висококачествени изображения за анализ.
• Прилагат логически базирани решения за откриване на дефекти и валидиране на процеси.
• Генерират инспекционни доклади и оптимизират производителността на системата.