Wizja komputerowa z Pythonem - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać Dask w ekosystemie Pythona do budowania, skalowania i analizowania dużych zbiorów danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Przygotować środowisko do rozpoczęcia przetwarzania dużych zbiorów danych z wykorzystaniem Dask i Pythona.
• Poznać funkcje, biblioteki, narzędzia i API dostępne w Dask.
• Zrozumieć, w jaki sposób Dask przyspiesza przetwarzanie równoległe w Pythonie.
• Nauczyć się skalować ekosystem Pythona (Numpy, SciPy i Pandas) przy użyciu Dask.
• Optymalizować środowisko Dask, aby zachować wysoką wydajność w obsłudze dużych zbiorów danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów Pythona i analityków danych na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą poprawić swoje umiejętności w zakresie analizy i manipulacji danymi przy użyciu Pandas i NumPy.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować środowisko programistyczne obejmujące Python, Pandas i NumPy.
• Tworzyć aplikacje do analizy danych przy użyciu Pandas i NumPy.
• Wykonywać zaawansowane operacje porządkowania, sortowania i filtrowania danych.
• Przeprowadzać operacje agregacyjne i analizować dane szeregów czasowych.
• Wizualizować dane za pomocą Matplotlib i innych bibliotek wizualizacyjnych.
• Debugować i optymalizować kod analizy danych.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystać stos FARM (FastAPI, React, i MongoDB) do tworzenia dynamicznych, wysokowydajnych i skalowalnych aplikacji webowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne integrujące FastAPI, React i MongoDB.
• Zrozumieć kluczowe koncepcje, funkcje i zalety stosu FARM.
• Nauczyć się tworzyć REST API za pomocą FastAPI.
• Nauczyć się projektować interaktywne aplikacje za pomocą React.
• Tworzyć, testować i wdrażać aplikacje (frontend i backend) przy użyciu stosu FARM.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą używać FastAPI z Pythonem do łatwiejszego i szybszego budowania, testowania i wdrażania RESTful API.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia API z użyciem Pythona i FastAPI.
• Tworzyć API szybciej i łatwiej, korzystając z biblioteki FastAPI.
• Nauczyć się tworzyć modele danych i schematy oparte na Pydantic i OpenAPI.
• Łączyć API z bazą danych za pomocą SQLAlchemy.
• Implementować zabezpieczenia i uwierzytelnianie w API przy użyciu narzędzi FastAPI.
• Budować obrazy kontenerów i wdrażać web API na serwerze chmurowym.

Szkolenie koncentruje się na praktycznej nauce tworzenia REST API przy użyciu frameworka FastAPI. Uczestnicy poznają kompletny proces budowy aplikacji webowej – od zrozumienia architektury klient-serwer i protokołu HTTP, przez implementację wszystkich operacji CRUD, aż po integrację z bazą danych i zabezpieczenie aplikacji.

Program obejmuje pracę z prostym, przykładowym projektem, który uczestnicy budują krok po kroku. Nauczą się definiować endpointy, walidować dane wejściowe za pomocą Pydantic, obsługiwać błędy oraz zwracać odpowiednie kody statusu HTTP. Poznają dwa podejścia do pracy z bazą danych: bezpośrednie zapytania SQL przez psycopg oraz ORM SQLAlchemy.

Duży nacisk kładziemy na organizację kodu – podział na moduły, separację logiki, oraz dobre praktyki strukturyzacji projektu. Uczestnicy nauczą się również testować swoje API przy użyciu TestClient, pracować z automatycznie generowaną dokumentacją oraz implementować mechanizmy uwierzytelniania i hashowania haseł.

Po szkoleniu uczestnik będzie potrafił samodzielnie zaprojektować i zaimplementować funkcjonalne REST API z połączeniem do bazy danych, zabezpieczone i gotowe do dalszego rozwoju. Otrzyma praktyczną wiedzę pozwalającą na rozpoczęcie pracy jako backend developer w Pythonie.

Fiji to otwartoźródłowy pakiet do przetwarzania obrazów, który łączy ImageJ (program do przetwarzania obrazów naukowych wielowymiarowych) oraz szereg wtyczek do naukowej analizy obrazów.

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

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystać zaawansowane funkcje programistyczne i komponenty oprogramowania Fiji do rozszerzenia ImageJ
• Składać duże obrazy 3D z nakładających się kafelków
• Automatycznie aktualizować instalację Fiji podczas uruchamiania za pomocą zintegrowanego systemu aktualizacji
• Wybierać spośród szerokiego wyboru języków skryptowych, aby budować niestandardowe rozwiązania do analizy obrazów
• Korzystać z potężnych bibliotek Fiji, takich jak ImgLib, na dużych zbiorach danych bioobrazów
• Wdrażać swoje aplikacje i współpracować z innymi naukowcami nad podobnymi projektami

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu ustalenia 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 naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą wykorzystać Modin do budowania i implementowania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować niezbędne środowisko do rozpoczęcia tworzenia przepływów pracy w Pandas na dużą skalę z wykorzystaniem Modin.
• Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
• Poznać różnice między Modin, Dask i Ray.
• Wykonywać operacje w Pandas szybciej z wykorzystaniem Modin.
• Implementować całe API i funkcje Pandas.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) to biblioteka open-source na licencji BSD, która zawiera kilkaset algorytmów przetwarzania obrazu.

Grupa docelowa

Kurs skierowany jest do inżynierów i architektów, którzy chcą wykorzystać OpenCV w projektach związanych z przetwarzaniem obrazu.

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.

Dopasowanie wzorców to technika używana do lokalizowania określonych wzorców w obrazie. Może być stosowana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie na linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od „Rozpoznawania wzorców” (które rozpoznaje ogólne wzorce na podstawie większych zbiorów powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie informuje nas, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.

Format kursu

• Ten kurs wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w kontekście Wizji Maszynowej.

Szkolenie obejmuje kluczowe narzędzia wykorzystywane w pracy analitycznej i data science:
NumPy (operacje tablicowe), Pandas (analiza danych tabelarycznych) oraz biblioteki do wizualizacji.
Moduły prowadzą uczestnika od podstaw przetwarzania danych po tworzenie wykresów
i eksploracyjną analizę zbiorów danych (EDA)

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.