YOLOv7: Wykrywanie obiektów w czasie rzeczywistym z zastosowaniem Computer Vision - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie w kategorii Polsce obejmuje wdrażanie i optymalizację modeli wizji komputerowej oraz NLP przy użyciu CANN SDK na sprzęcie Ascend. Uczestnicy nauczą się konwertować modele, integrować je z działającymi potokami oraz zwiększać wydajność inferencji na potrzeby detekcji i analizy w czasie rzeczywistym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów AI na poziomie średniozaawansowanym oraz inżynierów przetwarzania obrazu, którzy chcą budować solidne systemy wizyjne dla aplikacji związanych z autonomiczną jazdą.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje przetwarzania obrazu w pojazdach autonomicznych.
• Implementować algorytmy do wykrywania obiektów, pasów ruchu i segmentacji semantycznej.
• Integrować systemy wizyjne z innymi podsystemami pojazdów autonomicznych.
• Stosować techniki uczenia głębokiego do zaawansowanych zadań percepcji.
• Oceniać wydajność modeli przetwarzania obrazu w rzeczywistych scenariuszach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat computer vision i poznać możliwości TensorFlow w zakresie tworzenia zaawansowanych modeli wizyjnych przy użyciu Google Colab.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Budować i trenować konwolucyjne sieci neuronowe (CNNs) przy użyciu TensorFlow.
• Wykorzystywać Google Colab do skalowalnego i efektywnego rozwoju modeli w chmurze.
• Stosować techniki wstępnego przetwarzania obrazów do zadań computer vision.
• Wdrażać modele computer vision do rzeczywistych zastosowań.
• Wykorzystywać transfer learning, aby poprawić wydajność modeli CNN.
• Wizualizować i interpretować wyniki modeli klasyfikacji obrazów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów przetwarzania obrazów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, programistów AI oraz profesjonalistów IoT, którzy chcą wdrażać i optymalizować modele przetwarzania obrazów do przetwarzania w czasie rzeczywistym na urządzeniach brzegowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy Edge AI i jego zastosowania w przetwarzaniu obrazów.
• Wdrażać zoptymalizowane modele uczenia głębokiego na urządzeniach brzegowych do analizy obrazów i wideo w czasie rzeczywistym.
• Korzystać z frameworków takich jak TensorFlow Lite, OpenVINO i NVIDIA Jetson SDK do wdrażania modeli.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności, efektywności energetycznej i niskich opóźnień w inferencji.

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 praktyczne szkolenie w zakresie Polsce obejmuje podstawy Fiji i ImageJ w badaniach biologicznych. Uczestnicy zdobywają praktyczne umiejętności w zakresie wstępnego przetwarzania obrazów, analizy ilościowej i automatyzacji makr, aby usprawnić przepływy pracy dla tkanek histologicznych, komórek i innych próbek z powtarzalnymi wynikami.

Poznaj podstawy wizji komputerowej podczas tego praktycznego szkolenia z instruktorem w Polsce. Uczestnicy wykorzystają Pythona do budowy systemów wykrywania twarzy, obiektów i ruchu. Kurs ten zapewnia praktyczne podstawy przetwarzania obrazów i zadań wizji komputerowej.

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.