Курс за обучение по Компютърно зрение с Python

Този интензивен, практически курс обхваща напреднали техники в Python, инженерни добри практики и често използвани шаблони за проектиране за изграждане на поддържаеми, тестваеми и високопроизводителни Python приложения. Той набляга на съвременни инструменти, типизация, модели на конкурентност, архитектурни модели и работни потоци, готови за внедряване.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към Python разработчици от средно до напреднало ниво, които желаят да възприемат професионални практики и модели за Python системи от производствен клас.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат типизация в Python, класове от данни и проверка на типове, за да повишат надеждността на кода.
• Използват шаблони за проектиране и архитектурни принципи за структуриране на устойчиви приложения.
• Реализират правилно конкурентност и паралелизъм, използвайки asyncio и multiprocessing.
• Изграждат добре тестван код с pytest, тестване на свойства и CI пайплайни.
• Профилират, оптимизират и защитават Python приложения за производствена среда.
• Пакетират, разпространяват и внедряват Python проекти, използвайки съвременни инструменти и контейнери.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и кратки демонстрации.
• Практически лабораторни упражнения и задачи по кодиране всеки ден.
• Обобщаващ мини-проект, интегриращ модели, тестване и внедряване.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение или фокусна област (данни, уеб или инфраструктура), моля, свържете се с нас за уговаряне.

Този курс преподава практически инженерни техники за проектиране, изграждане, тестване и внедряване на агентни (автономни) системи с помощта на Python. Той обхваща агентния цикъл, интеграции на инструменти, управление на памет и състояние, оркестрационни модели, контроли за безопасност и продукционни съображения.

Това обучение, водено от инструктор, на живо (онлайн или на място), е насочено към ML инженери, AI разработчици и софтуерни инженери на средно до напреднало ниво, които желаят да изграждат стабилни, готови за продукция автономни агенти с помощта на Python.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират и имплементират агентния цикъл и работни потоци за вземане на решения.
• Интегрират външни инструменти и API, за да разширят възможностите на агента.
• Имплементират архитектури за краткосрочна и дългосрочна памет за агенти.
• Координират многостъпкови оркестрации и композитност на агенти.
• Прилагат най-добри практики за безопасност, контрол на достъпа и наблюдаемост за внедрени агенти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения за изграждане на агенти с Python и популярни SDK.
• Базирани на проекти упражнения, които създават прототипи, готови за внедряване.

Опции за персонализиране на курса

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

Навлиза в практическите подходи към науката за данни и изкуствения интелект с помощта на Python — подготвя специалистите с умения за изследване на данни, изграждане на модели за машинно обучение и внедряване на задвижвани от ИИ приложения в бизнес контекст; Обхваща работни процеси по CRISP-DM, статистически анализ, обучение с и без учител, дълбоко обучение с Tensorflow, обработка на естествен език, големи данни със Spark и разказване на истории, основано на данни; Идеален за начинаещи, търсещи сертификация по наука за данни с Python и обучение по аналитика, ориентирано към кариерата.

Изкуственият интелект с Python представлява разработка на интелигентни системи, използвайки богатата екосистема от библиотеки за ИИ и машинно обучение на Python.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към Python програмисти на средно ниво, които желаят да проектират, внедряват и пускат в експлоатация ИИ решения с Python.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да внедряват ИИ алгоритми, използвайки основните ИИ библиотеки на Python.
• Да работят с модели за обучение с учител, без учител и с подсилване.
• Да интегрират ИИ решения в съществуващи приложения и работни процеси.
• Да оценяват производителността на моделите и да ги оптимизират за точност и ефективност.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическо внедряване в среда на живо в лабораторни условия.

Опции за персонализиране на курса

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

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, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към AI разработчици и инженери по компютърно зрение на средно ниво, които желаят да изградят стабилни системи за зрение за приложения в автономното шофиране.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции на компютърното зрение в автономните превозни средства.
• Прилагат алгоритми за откриване на обекти, откриване на ленти и семантична сегментация.
• Интегрират системи за зрение с други подсистеми на автономното превозно средство.
• Прилагат техники за дълбоко обучение за усъвършенствани задачи по възприемане.
• Оценяват производителността на моделите за компютърно зрение в сценарии от реалния свят.

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 предназначено за Python разработчици и анализатори на данни на средно ниво, които желаят да усъвършенстват уменията си за анализ и манипулиране на данни с помощта на Pandas и NumPy.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Настройват среда за разработка, включваща Python, Pandas и NumPy.
• Създават приложение за анализ на данни, използвайки Pandas и NumPy.
• Извършват усъвършенствани операции по преобразуване, сортиране и филтриране на данни.
• Провеждат агрегиращи операции и анализират времеви редове от данни.
• Визуализират данни с помощта на Matplotlib и други библиотеки за визуализация.
• Дебъгват и оптимизират своя код за анализ на данни.

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 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 (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които искат да използват FARM (FastAPI, React и MongoDB) стека за изграждане на динамични, високопроизводителни и мащабируеми уеб приложения.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Настройват необходимата среда за разработка, която интегрира FastAPI, React и MongoDB.
• Разбират основните концепции, характеристики и предимства на FARM стека.
• Се научат как да изграждат REST API с FastAPI.
• Се научат как да проектират интерактивни приложения с React.
• Разработват, тестват и внедряват приложения (преден и заден край), използвайки FARM стека.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или присъствено) е насочено към разработчици, които искат да използват FastAPI с Python за по-лесно и бързо изграждане, тестване и внедряване на RESTful API.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Настроят необходимата среда за разработка, за да създават API с Python и FastAPI.
• Създават API по-бързо и лесно, използвайки библиотеката FastAPI.
• Научат как да създават модели на данни и схеми, базирани на Pydantic и OpenAPI.
• Свързват API с база данни чрез SQLAlchemy.
• Внедрят сигурност и удостоверяване в API, използвайки инструментите на FastAPI.
• Изграждат контейнерни изображения и внедряват уеб API на сървър в облак.

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 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.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) в България е насочено към разработчици, изследователи и специалисти по данни със средно до напреднало ниво, които искат да се научат как да прилагат откриване на обекти в реално време с помощта на YOLOv7.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции за откриване на обекти.
• Инсталират и конфигурират YOLOv7 за задачи по откриване на обекти.
• Обучават и тестват собствени модели за откриване на обекти, използвайки YOLOv7.
• Интегрират YOLOv7 с други рамки и инструменти за компютърно зрение.
• Отстраняват често срещани проблеми, свързани с внедряването на YOLOv7.