Pattern Matching - Plan Szkolenia

Fiji to pakiet do przetwarzania obrazów typu open source, który zawiera ImageJ (program do przetwarzania obrazów dla naukowych obrazów wielowymiarowych) oraz szereg wtyczek do naukowej analizy obrazu.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z dystrybucji Fiji i leżącego u jej podstaw programu ImageJ do tworzenia aplikacji do analizy obrazu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Korzystać z zaawansowanych funkcji programistycznych Fiji i komponentów oprogramowania w celu rozszerzenia ImageJ
• Zszywać duże obrazy 3D z nakładających się płytek
• Automatycznie aktualizować instalację Fiji podczas uruchamiania przy użyciu zintegrowanego systemu aktualizacji
• Wybierać spośród szerokiej gamy języków skryptowych do tworzenia niestandardowych rozwiązań do analizy obrazu
• Korzystanie z potężnych bibliotek Fiji, takich jak ImgLib na dużych zbiorach danych bioobrazów
• Wdrożyć swoją aplikację i współpracować z innymi naukowcami nad podobnymi projektami.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Marvin to rozszerzalny, wieloplatformowy, open-source'owy framework do przetwarzania obrazów i wideo opracowany w Java.  Programiści mogą używać Marvina do manipulowania obrazami, wyodrębniania cech z obrazów do zadań klasyfikacyjnych, algorytmicznego generowania figur, przetwarzania zbiorów danych plików wideo i konfigurowania automatyzacji testów jednostkowych.

Niektóre z zastosowań wideo Marvin ' obejmują filtrowanie, rzeczywistość rozszerzoną, śledzenie obiektów i wykrywanie ruchu.

W tym prowadzonym przez instruktora kursie na żywo uczestnicy poznają zasady analizy obrazu i wideo oraz wykorzystają Marvin Framework i jego algorytmy przetwarzania obrazu do stworzenia własnej aplikacji.

Format kursu

• Najpierw wprowadzane są podstawowe zasady analizy obrazu, analizy wideo i Marvin Framework. Studenci otrzymują zadania oparte na projektach, które pozwalają im ćwiczyć poznane koncepcje. Pod koniec zajęć uczestnicy opracują własną aplikację przy użyciu Marvin Framework i bibliotek.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) to skalowalna platforma głębokiego uczenia opracowana przez Baidu.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z PaddlePaddle, aby umożliwić głębokie uczenie się w swoich aplikacjach produktowych i usługowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Konfiguracja i konfiguracja PaddlePaddle
• Konfigurowanie konwolucyjnej sieci neuronowej (CNN) do rozpoznawania obrazów i wykrywania obiektów
• Konfigurowanie rekurencyjnej sieci neuronowej (RNN) do analizy nastrojów
• Skonfiguruj głębokie uczenie w systemach rekomendacji, aby pomóc użytkownikom znaleźć odpowiedzi
• Przewidywać współczynniki klikalności (CTR), klasyfikować zestawy obrazów na dużą skalę, wykonywać optyczne rozpoznawanie znaków (OCR), szeregować wyszukiwania, wykrywać wirusy komputerowe i wdrażać system rekomendacji.

Publiczność

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Scilab jest dobrze rozwiniętym, darmowym i otwartym językiem wysokiego poziomu do manipulacji danymi naukowymi. Używany w statystyce, grafice i animacji, symulacji, przetwarzaniu sygnałów, fizyce, optymalizacji i nie tylko, jego centralną strukturą danych jest macierz, co upraszcza wiele rodzajów problemów w porównaniu z alternatywami, takimi jak FORTRAN i pochodne C. Jest kompatybilny z językami takimi jak C, Java i Python, dzięki czemu nadaje się jako uzupełnienie istniejących systemów.

Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora uczestnicy poznają zalety Scilab w porównaniu z alternatywami, takimi jak Matlab, podstawy składni Scilab, a także niektóre zaawansowane funkcje i interfejs z innymi powszechnie używanymi językami, w zależności od zapotrzebowania. Kurs zakończy się krótkim projektem skupiającym się na przetwarzaniu obrazu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mieli opanowane podstawowe funkcje i niektóre zaawansowane funkcje Scilab oraz będą mieli zasoby do dalszego poszerzania swojej wiedzy.

Publiczność

• Naukowcy i inżynierowie zajmujący się danymi, szczególnie zainteresowani przetwarzaniem obrazu i rozpoznawaniem twarzy

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i intensywna praktyka praktyczna, z końcowym projektem

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.