Курс за обучение по Компютърно зрение с SimpleCV

Caffe е рамка за дълбоко обучение, създадена с удобство за изразяване, скорост и модулност на предвид.

Този курс разглежда приложението на Caffe като рамка за дълбоко обучение за разпознаване на изображения, използвайки MNIST като пример.

Целева аудитория

Този курс е подходящ за изследователи и инженери в областта на дълбокото обучение, които са заинтересовани в използването на Caffe като рамка.

След завършване на този курс, участниците ще могат да:

• разбират структурата и механизмите за развертяване на Caffe
• извършват задачи по инсталация/производствена среда/архитектура и конфигуриране
• оценяват качеството на кода, извършват отстраняване на грешки и мониторинг
• имплементират напреднали производствени задачи като обучение на модели, имплементация на слоеве и регистриране

Този курс с инструктор, който се провежда на живо (онлайн или на място), е направен за разработчици на среден нив на изкуствен интелект и инженери на компютърно зрение, които искат да създават надеждни системи за зрение за приложения на автономно каране.

До края на този курс участниците ще бъдат в състояние да:

• Разберат основните концепции на компютърното зрение в автономни превозни средства.
• Имплементират алгоритми за откриване на обекти, откриване на ленти и семантично сегментиране.
• Интегрират системи за зрение с други подсистеми на автономни превозни средства.
• Прилагат техники на дълбоко обучение за напреднали задачи на възприемане.
• Оценят изпълнението на модели за компютърно зрение в реални сценарии.

Този курс с инструктор, провеждан жив (онлайн или на място), е предназначен за професионалисти на напреднал ниво, които искат да углубят знанията си за компютърно зрение и да разгледат възможностите на TensorFlow за разработване на сложни модели за зрение с Google Colab.

Към края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Създават и обучават конволюционни нейронни мрежи (CNNs) с TensorFlow.
• Използват Google Colab за масово и ефективно разработване на модели в облака.
• Въвеждат техники за предварителна обработка на изображения за задачи на компютърно зрение.
• Разработват модели за компютърно зрение за практическо приложение.
• Използват трансфер обучение за подобряване на производителността на CNN модели.
• Визуализират и интерпретират резултатите от модели за класификация на изображения.

Този обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място) е предназначено за инженери на компютърно зрение на средно до напреднал ниво, разработчици на изкуствен интелигент и специалисти по IoT, които искат да имплементират и оптимизират модели за компютърно зрение за обработка в реално време на устройства с краен възел.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните принципи на Edge AI и нейните приложения в компютърното зрение.
• Разпредят оптимизирани дълбоки обучаващи модели на устройства с краен възел за анализ на изображения и видео в реално време.
• Използват рамки като TensorFlow Lite, OpenVINO и NVIDIA Jetson SDK за разпредяване на модели.
• Оптимизират модели на изкуствен интелигент за производителност, ефективност на енергията и инференция с ниска закъснение.

Това обучение с инструктор, което се провежда на живо в България (онлайн или на място), е направено за началници от правоохранителните органи, които желаят да преминат от ръчно чертане на лица към използване на инструменти за изкуствен интелект за разработване на системи за разпознаване на лица.

Към края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:

• Разбират основите на Изкуствен интелигент и Машинно обучение.
• Научат основите на цифрова обработка на изображения и приложението им в разпознаването на лица.
• Развият умения в използването на инструменти и рамки за изкуствен интелект за създаване на модели за разпознаване на лица.
• Придобият практическо опит в създаването, обучението и тестването на системи за разпознаване на лица.
• Разбират етичните разсъждения и най-добрите практики при използването на технологии за разпознаване на лица.

Fiji е пакет за обработка на изображения с отворен код, който обединява ImageJ (програма за обработка на изображения за научни многоизмерни изображения) и редица добавки за научен анализ на изображения.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да използват дистрибуцията на Фиджи и основната програма ImageJ, за да създадат приложение за анализ на изображения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Използвайте усъвършенстваните функции за програмиране и софтуерни компоненти на Фиджи, за да разширите ImageJ
• Слепете големи 3D изображения от припокриващи се плочки
• Автоматично актуализиране на инсталация на Фиджи при стартиране с помощта на интегрираната система за актуализиране
• Изберете от богат набор от скриптови езици, за да създадете персонализирани решения за анализ на изображения
• Използвайте мощните библиотеки на Фиджи, като ImgLib върху големи набори от данни за биоизображения
• Внедрете тяхното приложение и си сътрудничете с други учени по подобни проекти

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо внедряване в лабораторна среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

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

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към начинаещи и средно ниво научни изследователи и лабораторни специалисти, които желаят да обработват и анализират изображения, свързани с истологични тъкани, кръвни клетки, водорасли и други биологични образци.

Край това обучение участниците ще могат да:

• Навигирам в интерфейса на Fiji и използвам основните функции на ImageJ.
• Подготовят и подобрят научните изображения за по-добър анализ.
• Анализират количествено изображения, включително броене на клетки и измерване на области.
• Автоматизирам повторящи се задачи чрез макроси и добавки.
• Приспособявам работните процеси за специфични нужди в биологичната изследователска дейност.

OpenCV (Библиотека с отворен код Computer Vision: http://opencv.org) е библиотека с отворен код, лицензирана за BSD, която включва няколко стотици алгоритми за компютърно зрение.

Публика

Този курс е насочен към инженери и архитекти, които искат да използват OpenCV за проекти за компютърно зрение

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към софтуерни инженери, които желаят да програмират в Python с OpenCV 4 за задълбочено обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Преглеждайте, зареждайте и класифицирайте изображения и видеоклипове с помощта на OpenCV 4.
• Приложете дълбоко обучение в OpenCV 4 с TensorFlow и Keras.
• Изпълнявайте модели за дълбоко обучение и генерирайте въздействащи отчети от изображения и видеоклипове.

Pattern Matching е техника, използвана за локализиране на определени модели в изображение. Може да се използва за определяне на съществуването на определени характеристики в заснето изображение, например очаквания етикет върху дефектен продукт във фабрична линия или определените размери на компонент. Той е различен от "Pattern Recognition" (който разпознава общи модели, базирани на по-големи колекции от свързани проби) по това, че конкретно диктува какво търсим, след което ни казва дали очакваният модел съществува или не.

Формат на курса

• Този курс представя подходите, технологиите и алгоритмите, използвани в областта на съпоставянето на шаблони, както се прилага към Machine Vision.

Компютърното зрение е област, която включва автоматично извличане, анализ и разбиране на полезна информация от цифрови медии. Python е език за програмиране с високо ниво, известен с ясната си синтаксис и леснота за четене на кода.

В този курс с инструктор, участниците ще научат основните концепции на компютърното зрение, докато преминават през създаването на компютърни приложения за зрение с помощта на Python.

До края на този курс, участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции на компютърното зрение
• Използват Python за изпълнение на задачи на компютърното зрение
• Създават свои собствени системи за разпознаване на лица, обекти и движение

Целева аудитория

• Програмисти на Python, интересуващи се от компютърното зрение

Формат на курса

• Част лекции, част дискусии, упражнения и тежки практични упражнения

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за средно ниво специалисти, които искат да използват Vision Builder AI за проектиране, имплементация и оптимизиране на автоматизирани системи за проверка при процесите SMT (Surface-Mount Technology).

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Настоят и конфигурират автоматизирани проверки с Vision Builder AI.
• Получават и предобработват висококачествени снимки за анализ.
• Реализират логически решения за детекция на дефекти и валидиране на процеси.
• Генерират доклади за проверка и оптимизират производителността на системата.

Това обучение с преподавател (онлайн или на място) е насочено към бекенд разработчици и данни учени, които желаят да инкорпорират преподучени модели YOLO в своите предприемачески програми и да имплементират ефективни компоненти за разпознаване на обекти.

Към края на това обучение, участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират необходимите инструменти и библиотеки за разпознаване на обекти с YOLO.
• Персонализират Python приложения от командния ред, които работят базирани на преподучени модели YOLO.
• Имплементират рамката на преподучените модели YOLO за различни проекти в компютърното зрение.
• Преобразуват съществуващи набори от данни за разпознаване на обекти в формат YOLO.
• Разбират основните концепции на алгоритъма YOLO за компютърно зрение и/или дълбоко обучение.

Товата обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за разработчици, изследователи и данни на средно до напреднал ниво, които искат да научат как да реализират реално време за откриване на обекти, използвайки YOLOv7.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основните концепции на откриване на обекти.
• Инсталират и конфигурират YOLOv7 за задачи по откриване на обекти.
• Обучват и тестират персонализирани модели за откриване на обекти с YOLOv7.
• Интегрират YOLOv7 с други фреймворкове и инструменти за компютърно зрение.
• Отстраняват общие проблеми, свързани с реализацията на YOLOv7.