Computer Vision z Google Colab i TensorFlow - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat modeli uczenia maszynowego, poprawić umiejętności dostrajania hiperparametrów oraz nauczyć się skutecznie wdrażać modele za pomocą Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować zaawansowane modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych frameworków, takich jak Scikit-learn i TensorFlow.
• Optymalizować wydajność modeli poprzez dostrajanie hiperparametrów.
• Wdrażać modele uczenia maszynowego w rzeczywistych aplikacjach za pomocą Google Colab.
• Współpracować i zarządzać dużymi projektami uczenia maszynowego w Google Colab.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do data scientistów na poziomie średniozaawansowanym oraz profesjonalistów z dziedziny ochrony zdrowia, którzy chcą wykorzystać SI do zaawansowanych zastosowań w opiece zdrowotnej z użyciem Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Implementować modele SI w opiece zdrowotnej z wykorzystaniem Google Colab.
• Stosować SI do modelowania predykcyjnego w danych medycznych.
• Analizować obrazy medyczne za pomocą technik opartych na SI.
• Badać kwestie etyczne związane z rozwiązaniami SI w opiece zdrowotnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów, którzy chcą wykorzystać Google Colab i Apache Spark do przetwarzania i analizy dużych zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko do pracy z dużymi danymi przy użyciu Google Colab i Spark.
• Efektywnie przetwarzać i analizować duże zbiory danych za pomocą Apache Spark.
• Wizualizować duże zbiory danych w środowisku współpracy.
• Integrować Apache Spark z narzędziami chmurowymi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących data scientistów i profesjonalistów IT, którzy chcą poznać podstawy data science przy użyciu Google Colab.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab.
• Pisać i wykonywać podstawowy kod Python.
• Importować i zarządzać zbiorami danych.
• Tworzyć wizualizacje przy użyciu bibliotek Python.

Google Colab Pro to środowisko oparte na chmurze do skalowalnego programowania w Pythonie, oferujące wydajne procesory graficzne (GPU), dłuższe czasy działania i więcej pamięci dla wymagających zadań związanych z AI i nauką o danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do użytkowników Pythona na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Google Colab Pro do uczenia maszynowego, przetwarzania danych i współpracy badawczej w potężnym interfejsie notatnika.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i zarządzać notatnikami Python w chmurze za pomocą Colab Pro.
• Korzystać z GPU i TPU do przyspieszenia obliczeń.
• Optymalizować przepływy pracy związane z uczeniem maszynowym za pomocą popularnych bibliotek (np. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Integrować się z Google Drive i zewnętrznymi źródłami danych w projektach współpracy.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą zrozumieć i stosować techniki głębokiego uczenia w środowisku Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z głębokim uczeniem.
• Zrozumieć podstawy sieci neuronowych.
• Implementować modele głębokiego uczenia za pomocą TensorFlow.
• Trenować i oceniać modele głębokiego uczenia.
• Wykorzystywać zaawansowane funkcje TensorFlow do głębokiego uczenia.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do początkujących naukowców danych, którzy chcą nauczyć się tworzyć znaczące i atrakcyjne wizualnie wizualizacje danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w celu wizualizacji danych.
• Tworzyć różne typy wykresów przy użyciu Matplotlib.
• Wykorzystywać Seaborn do zaawansowanych technik wizualizacji.
• Dostosowywać wykresy dla lepszej prezentacji i klarowności.
• Interpretować i prezentować dane skutecznie przy użyciu narzędzi wizualnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących pracowników organów ścigania, którzy chcą przejść od ręcznego szkicowania twarzy do korzystania z narzędzi AI w celu opracowania systemów rozpoznawania twarzy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
• Poznać podstawy cyfrowego przetwarzania obrazów i ich zastosowanie w rozpoznawaniu twarzy.
• Rozwinąć umiejętności korzystania z narzędzi i frameworków AI do tworzenia modeli rozpoznawania twarzy.
• Zdobyć praktyczne doświadczenie w tworzeniu, trenowaniu i testowaniu systemów rozpoznawania twarzy.
• Zrozumieć kwestie etyczne i najlepsze praktyki w zakresie stosowania technologii rozpoznawania twarzy.

Fiji to potężny pakiet do przetwarzania obrazów o otwartym kodzie źródłowym, który łączy ImageJ (program przeznaczony do naukowych obrazów wielowymiarowych) wraz z kompleksowym zestawem wtyczek do analizy obrazów naukowych.

Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora na żywo uczestnicy nauczą się, jak wykorzystać dystrybucję Fiji i jej podstawowy program ImageJ do tworzenia solidnych aplikacji do analizy obrazów.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać zaawansowane funkcje programistyczne i komponenty oprogramowania Fiji do rozszerzania możliwości ImageJ
• Składać duże obrazy 3D z nakładających się fragmentów
• Automatyzować aktualizację instalacji Fiji podczas uruchamiania przy użyciu zintegrowanego systemu aktualizacji
• Wybierać spośród szerokiej gamy języków skryptowych do budowania niestandardowych rozwiązań do analizy obrazów
• Korzystać z potężnych bibliotek Fiji, takich jak ImgLib, do efektywnego przetwarzania dużych zbiorów danych bioobrazowych
• Wdrażać aplikacje i efektywnie współpracować z innymi naukowcami nad podobnymi projektami

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja
• Rozbudowane ćwiczenia i praktyczne zastosowanie
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest 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.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poruszać się po interfejsie Fiji i korzystać z podstawowych funkcji ImageJ.
• Przetwarzać i poprawiać jakość obrazów naukowych w celu lepszej analizy.
• Analizować obrazy ilościowo, w tym liczenie komórek i pomiar powierzchni.
• Automatyzować powtarzalne zadania za pomocą makr i wtyczek.
• Dostosowywać przepływy pracy do specyficznych potrzeb analizy obrazów w badaniach biologicznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą efektywnie stosować algorytmy uczenia maszynowego w środowisku Google Colab.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować i poruszać się po Google Colab w projektach związanych z uczeniem maszynowym.
• Zrozumieć i stosować różne algorytmy uczenia maszynowego.
• Korzystać z bibliotek takich jak Scikit-learn do analizy i przewidywania danych.
• Implementować modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego.
• Optymalizować i oceniać modele uczenia maszynowego w sposób efektywny.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą zastosować techniki NLP przy użyciu Pythona w Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania języka naturalnego.
• Przetwarzać i oczyszczać dane tekstowe do zadań NLP.
• Wykonywać analizę sentymentu przy użyciu bibliotek NLTK i SpaCy.
• Pracować z danymi tekstowymi w Google Colab w celu skalowalnego i współpracującego rozwoju.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów oprogramowania, którzy chcą programować w Pythonie z wykorzystaniem OpenCV 4 do głębokiego uczenia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących programistów i analityków danych, którzy chcą nauczyć się programowania w Pythonie od podstaw, korzystając z Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Zrozumieć podstawy języka programowania Python.
• Wdrażać kod Python w środowisku Google Colab.
• Wykorzystywać struktury sterujące do zarządzania przepływem programu w Pythonie.
• Tworzyć funkcje w celu organizacji i efektywnego ponownego wykorzystania kodu.
• Poznawać i używać podstawowych bibliotek do programowania w Pythonie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą używać Vision Builder AI do projektowania, wdrażania i optymalizacji zautomatyzowanych systemów inspekcji dla procesów SMT (Surface-Mount Technology).

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować i ustawiać zautomatyzowane inspekcje przy użyciu Vision Builder AI.
• Pozyskiwać i przetwarzać wysokiej jakości obrazy do analizy.
• Wdrażać decyzje oparte na logice do wykrywania wad i walidacji procesów.
• Generować raporty z inspekcji i optymalizować wydajność systemu.