Computer Vision обучение в България

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.

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.

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) предоставя мощни инструменти за развой и оптимизация на инструментите за реално време за AI приложения в областта на компютърното зрение и обработка на естествени езици, особено на Huawei Ascend хардуер.

Това курсово обучение с инструктор (онлайн или на място) е предназначено за практикуващи AI специалисти на средно ниво, които искат да създават, развят и оптимизират модели за компютърно зрение и обработка на естествени езици с использоване на CANN SDK за производствени сценарии.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Развят и оптимизират модели за компютърно зрение и обработка на естествени езици с CANN и AscendCL.
• Използват инструментите на CANN за превръщане на модели и интегриране в активни пиплайни.
• Оптимизират производителността на инференс за задачи като детекция, класификация и анализ на настроения.
• Създават реално време за компютърно зрение/обработка на естествени езици за развой на сценарии за работа на края или в облака.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и демонстрация.
• Практически лабораториум с развой на модели и профилиране на производителността.
• Дизайн на активни пиплайни с истински сценарии за компютърно зрение и обработка на естествени езици.

Опции за персонализация на курса

• За по-специално обучение за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.

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.

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.

Тази обучение с инструктор, проводимо онлайн или на място, е направено за изследователи и лабораторни специалисти с начално или средно ниво, които искат да обработват и анализират изображения, свързани с хистологични тъкани, кръвни клетки, водоросли и други биологични проби.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Навигация по интерфейса на Fiji и използване на основните функции на ImageJ.
• Предварителна обработка и подобряване на научни изображения за по-добра анализа.
• Количествен анализ на изображения, включително броене на клетки и измерване на площ.
• Автоматизация на повтарящи се задачи с макроси и плагини.
• Персонализиране на работите за специфични нужди от анализа на изображения в биологически изследвания.

Този инструкторски воден, живо обучение на България (онлайн или на място) е направено за професионалисти на средно ниво, които искат да използват Vision Builder AI, за да проектират, имплементират и оптимизират автоматизирани системи за инспекция за процеси на SMT (повърхностно монтиране).

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настрояват и конфигурират автоматизирани инспекции, използвайки Vision Builder AI.
• Придобиват и предобработват изображения с високо качество за анализ.
• Имплементират логически решения за откриване на дефекти и валидиране на процеса.
• Генерират отчети за инспекции и оптимизират производителността на системата.

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.

Caffe е рамка за дълбоко обучение, създадена с мисъл за изразяване, скорост и модулност.

Този курс изследва приложението на Caffe като рамка за задълбочено обучение за разпознаване на изображения, използвайки MNIST като пример

Публика

Този курс е подходящ за Deep Learning изследователи и инженери, които се интересуват от използването на Caffe като рамка.

След завършване на този курс делегатите ще могат да:

разбиране на структурата и механизмите за внедряване на Caffe изпълнява задачи по инсталация/производствена среда/архитектура и конфигурация оценява качеството на кода, извършва отстраняване на грешки, мониторинг прилага разширено производство като модели за обучение, прилагане на слоеве и регистриране

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.

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.

OpenFace е Python и Torch базиран софтуер с отворен код за лицево разпознаване в реално време, базиран на Google's FaceNet изследвания.

В това обучение на живо, ръководено от инструктор, участниците ще се научат как да използват компонентите на OpenFace, за да създадат и внедрят примерно приложение за лицево разпознаване.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Работете с компонентите на OpenFace, включително dlib, OpenVC, Torch и nn4, за да реализирате разпознаване на лица, подравняване и трансформация
• Приложете OpenFace към приложения от реалния свят като наблюдение, проверка на самоличността, виртуална реалност, игри и идентифициране на повтарящи се клиенти и др.

Публика

• Разработчици
• Учени по данни

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

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, анализиране и разбиране на полезна информация от цифрови медии. Python е език за програмиране на високо ниво, известен със своя ясен синтаксис и четливост на кода.

В това обучение на живо, водено от инструктор, 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 разберат основите на Computer Vision
• Да използват Python за реализиране на задачи, свързани с Computer Vision
• Да изградят собствени системи за разпознаване на лица, обекти и движение

Публика

• Програмисти, владеещи Python, които се интересуват от Computer Vision

Формат на курса

• Комбинация от лекции, дискусии, упражнения и интензивна практическа работа

Това водено от инструктор обучение на живо въвежда софтуера, хардуера и процеса стъпка по стъпка, необходими за изграждане на система за лицево разпознаване от нулата. Разпознаването на лица е известно още като Face Recognition.

Хардуерът, използван в тази лаборатория, включва Rasberry Pi, модул на камерата, серво (по избор) и т.н. Участниците са отговорни за закупуването на тези компоненти сами. Използваният софтуер включва OpenCV, Linux, Python и др.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте Linux, OpenCV и други софтуерни помощни програми и библиотеки на Rasberry Pi.
• Конфигурирайте OpenCV за заснемане и откриване на изображения на лицето.
• Разберете различните опции за опаковане на система Rasberry Pi за използване в реални среди.
• Адаптирайте системата за различни случаи на употреба, включително наблюдение, проверка на самоличността и др.

Формат на курса

• Част лекция, част дискусия, упражнения и тежка практическа практика

Забележка

• Други хардуерни и софтуерни опции включват: Arduino, OpenFace, Windows и др. Ако желаете да използвате някое от тях, моля, свържете се с нас, за да уговорим.

SimpleCV е рамка с отворен код — което означава, че е колекция от библиотеки и софтуер, които можете да използвате за разработване на приложения за визуализация. Позволява ви да работите с изображения или видео потоци, които идват от уеб камери, Kinects, FireWire и IP камери или мобилни телефони. Помага ви да изградите софтуер, който да накара различните ви технологии не само да виждат света, но и да го разбират.

Публика

Този курс е насочен към инженери и разработчици, които искат да разработват приложения за компютърно зрение със SimpleCV.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към бекенд разработчици и учени по данни, които желаят да включат предварително обучени YOLO модели в своите корпоративни програми и да внедрят рентабилни компоненти за обектно- откриване.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте необходимите инструменти и библиотеки, необходими за откриване на обекти с помощта на YOLO.
• Персонализирайте Python приложения от командния ред, които работят въз основа на предварително обучени модели на YOLO.
• Внедрете рамката на предварително обучени YOLO модели за различни проекти за компютърно зрение.
• Конвертирайте съществуващите набори от данни за откриване на обекти във формат YOLO.
• Разберете основните концепции на алгоритъма YOLO за компютърно зрение и/или дълбоко обучение.