Онлайн обучение по Computer Vision в България

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 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.

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 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 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.

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