Курс за обучение по Компютърно зрение с Python

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 практическо обучение по България обхваща основите на Fiji и ImageJ за биологични изследвания. Обучаемите придобиват практически умения за предварителна обработка на изображения, количествен анализ и автоматизация с макроси, за да оптимизират работните процеси за хистологични тъкани, клетки и други проби с възпроизводими резултати.

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.

Тази обучителна програма, водена от инструктор и провеждана на живо България (онлайн или на място), е насочена към разработчици, изследователи и данъчни учени на средно и напреднало ниво, които искат да научат как да прилагат разпознаване на обекти в реално време чрез YOLOv7.

В края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции за разпознаване на обекти.
• Инсталират и конфигурират YOLOv7 за задачи по разпознаване на обекти.
• Обучават и тестват персонализирани модели за разпознаване на обекти чрез YOLOv7.
• Интегрират YOLOv7 с други рамки и инструменти за компютърно зрение.
• Преодоляват често срещани проблеми, свързани с имплементацията на YOLOv7.