Uczenie głębokie dla wizji z Caffe - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy głębokiego uczenia się i ekspertów od wizji komputerowej, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności w zakresie głębokiego uczenia się w celu generowania tekstu na obraz.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zaawansowane architektury i techniki głębokiego uczenia się do generowania tekstu na obraz.
• Wdrożyć złożone modele i optymalizacje dla wysokiej jakości syntezy obrazu.
• Optymalizować wydajność i skalowalność dla dużych zbiorów danych i złożonych modeli.
• Dostrajanie hiperparametrów w celu uzyskania lepszej wydajności i uogólnienia modelu.
• Integracja Stable Diffusion z innymi strukturami i narzędziami głębokiego uczenia się

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla biologów, którzy chcą zrozumieć, jak działa AlphaFold i używać modeli AlphaFold jako przewodników w swoich badaniach eksperymentalnych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe zasady AlphaFold.
• Dowiedzieć się, jak działa AlphaFold.
• Dowiedzieć się, jak interpretować prognozy i wyniki AlphaFold.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców i programistów, którzy chcą używać Chainer do budowania i trenowania sieci neuronowych w Python, jednocześnie ułatwiając debugowanie kodu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć tworzenie modeli sieci neuronowych.
• Definiować i wdrażać modele sieci neuronowych przy użyciu zrozumiałego kodu źródłowego.
• Wykonywać przykłady i modyfikować istniejące algorytmy w celu optymalizacji modeli szkoleniowych głębokiego uczenia się, jednocześnie wykorzystując GPU w celu uzyskania wysokiej wydajności.

Ten szkoleniowy, prowadzony przez instruktora, w trybie Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do rozwiniętych programistów, naukowców danych oraz praktyków AI, którzy chcą wykorzystać TensorFlow Lite do zastosowań Edge AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy TensorFlow Lite i jego rolę w Edge AI.
• Rozwijać i optymalizować modele AI za pomocą TensorFlow Lite.
• Wdrażać modele TensorFlow Lite na różnych urządzeniach edge.
• Wykorzystywać narzędzia i techniki do konwersji i optymalizacji modeli.
• Wdrażać praktyczne aplikacje Edge AI za pomocą TensorFlow Lite.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarne) jest skierowane do początkujących pracowników służb prawnych, którzy chcą przejść od ręcznego rysowania portretów do wykorzystywania narzędzi AI do tworzenia systemów rozpoznawania twarzy.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy Sztucznej Inteligencji i Machine Learning.
• Nauczyć się podstaw obróbki cyfrowych obrazów i ich zastosowania w rozpoznawaniu twarzy.
• Rozwinąć umiejętności w używaniu narzędzi i ram AI do tworzenia modeli rozpoznawania twarzy.
• Zdobyć doświadczenie praktyczne w tworzeniu, trenowaniu i testowaniu systemów rozpoznawania twarzy.
• Zrozumieć etyczne aspekty i najlepsze praktyki w używaniu technologii rozpoznawania twarzy.

Fiji to otwarte oprogramowanie do przetwarzania obrazów, które zawiera ImageJ (program do przetwarzania obrazów naukowych wielowymiarowych) oraz wiele wtyczek do analizy obrazów naukowych.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora uczestnicy nauczą się korzystać z dystrybucji Fiji i jej podstawowego programu ImageJ, aby stworzyć aplikację do analizy obrazów.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Korzystać z zaawansowanych funkcji programistycznych i komponentów oprogramowania Fiji, aby rozszerzyć ImageJ
• Łączyć duże 3D obrazy z nakładających się kafelków
• Automatycznie aktualizować instalację Fiji podczas uruchamiania za pomocą wbudowanego systemu aktualizacji
• Wybierać spośród szerokiego wachlarza języków skryptowych, aby tworzyć niestandardowe rozwiązania do analizy obrazów
• Korzystać z potężnych bibliotek Fiji, takich jak ImgLib na dużych zestawach danych bioobrazowych
• Wdrażać swoją aplikację i współpracować z innymi naukowcami nad podobnymi projektami

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wieloćwiczeń i ćwiczeń praktycznych.
• Praktyczna implementacja w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie szkolenia do indywidualnych potrzeb, prosimy o kontakt z nami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych badaczy oraz profesjonalistów laboratoryjnych, którzy chcą przetwarzać i analizować obrazy związane z tkankami histologicznymi, komórkami krwi, glonami i innymi próbkami biologicznymi.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Przeglądać interfejs Fiji i wykorzystywać podstawowe funkcje ImageJ.
• Wstępnie przetwarzać i poprawiać obrazy naukowe w celu lepszej analizy.
• Analizować obrazy ilościowo, w tym zliczanie komórek i pomiar powierzchni.
• Automatyzować powtarzające się zadania przy użyciu makr i wtyczek.
• Dostosowywać przepływy pracy do konkretnych potrzeb analizy obrazów w badaniach biologicznych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów lub naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać Horovod do uruchamiania rozproszonych szkoleń z głębokiego uczenia się i skalowania ich w celu równoległego działania na wielu GPU.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć prowadzenie szkoleń z zakresu głębokiego uczenia się.
• Zainstalować i skonfigurować Horovod do trenowania modeli z TensorFlow, Keras, PyTorch i Apache MXNet.
• Skalować trening głębokiego uczenia z Horovod, aby działał na wielu GPU.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) to biblioteka na licencji BSD o otwartym kodzie źródłowym, która zawiera kilkaset algorytmów widzenia komputerowego.

Odbiorcy

Ten kurs jest skierowany do inżynierów i architektów, którzy chcą wykorzystać OpenCV w projektach związanych z wizją komputerową

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów oprogramowania, którzy chcą programować w Python z OpenCV 4 do głębokiego uczenia się.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Przeglądać, ładować i klasyfikować obrazy i filmy za pomocą OpenCV 4.
• Wdrożyć głębokie uczenie w OpenCV 4 z TensorFlow i Keras.
• Uruchamiać modele głębokiego uczenia i generować wpływowe raporty z obrazów i filmów.

Pattern Matching to technika używana do lokalizowania określonych wzorców na obrazie. Może być używana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od "Pattern Recognition" (który rozpoznaje ogólne wzorce w oparciu o większe zbiory powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.

Format kursu

• Kurs ten wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy wizji komputerowej, którzy chcą wykorzystać Stable Diffusion do generowania wysokiej jakości obrazów dla różnych przypadków użycia.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady Stable Diffusion i jak to działa w przypadku generowania obrazów.
• Budować i trenować modele Stable Diffusion do zadań generowania obrazów.
• Zastosować Stable Diffusion do różnych scenariuszy generowania obrazów, takich jak inpainting, outpainting i tłumaczenie obrazu na obraz.
• Optymalizacja wydajności i stabilności modeli Stable Diffusion.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą pisać, ładować i uruchamiać modele uczenia maszynowego na bardzo małych urządzeniach wbudowanych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja TensorFlow Lite.
• Załaduj modele uczenia maszynowego na urządzenie wbudowane, aby umożliwić mu wykrywanie mowy, klasyfikowanie obrazów itp.
• Dodaj sztuczną inteligencję do urządzeń sprzętowych bez polegania na łączności sieciowej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Polsce, jest skierowane do profesjonalistów średnio zaawansowanych, którzy chcą używać Vision Builder AI do projektowania, wdrażania i optymalizowania automatycznych systemów inspekcji dla procesów SMT (Surface-Mount Technology).

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować i ustawiać automatyczne inspekcje za pomocą Vision Builder AI.
• Nabywać i przetwarzać wysokiej jakości obrazy do analizy.
• Wdrażać logiczne decyzje dotyczące wykrywania defektów i walidacji procesu.
• Generować raporty inspekcji i optymalizować wydajność systemu.