Deep Learning for Vision with 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 początkujących pracowników organów ścigania, którzy chcą przejść od ręcznego szkicowania twarzy do korzystania z narzędzi AI do opracowywania systemów rozpoznawania twarzy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji i Machine Learning.
• Poznanie podstaw cyfrowego przetwarzania obrazu i jego zastosowania w rozpoznawaniu twarzy.
• Rozwijać umiejętności korzystania z narzędzi i frameworków AI do tworzenia modeli rozpoznawania twarzy.
• Zdobycie praktycznego doświadczenia w tworzeniu, szkoleniu i testowaniu systemów rozpoznawania twarzy.
• Zrozumienie kwestii etycznych i najlepszych praktyk w zakresie korzystania z technologii rozpoznawania twarzy.

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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych naukowców i specjalistów laboratoryjnych, którzy chcą przetwarzać i analizować obrazy związane z tkankami histologicznymi, komórkami krwi, algami i innymi próbkami biologicznymi.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Poruszać się po interfejsie Fiji i korzystać z podstawowych funkcji ImageJ.
• Wstępnie przetwarzać i ulepszać obrazy naukowe w celu lepszej analizy.
• Analizować obrazy ilościowo, w tym liczenie komórek i pomiar powierzchni.
• Automatyzacja powtarzalnych zadań przy użyciu makr i wtyczek.
• Dostosuj przepływy pracy do konkretnych potrzeb analizy obrazu w badaniach biologicznych.

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.

OpenFace to Python i Torch oparte na otwartym oprogramowaniu do rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym, oparte na badaniach FaceNet firmy Google.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać komponentów OpenFace do tworzenia i wdrażania przykładowej aplikacji do rozpoznawania twarzy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Pracować z komponentami OpenFace, w tym dlib, OpenVC, Torch i nn4, aby zaimplementować wykrywanie twarzy, wyrównanie i transformację.
• Zastosować OpenFace do rzeczywistych zastosowań, takich jak nadzór, weryfikacja tożsamości, rzeczywistość wirtualna, gry i identyfikacja powtarzających się klientów itp.

Odbiorcy

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

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

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 wprowadza oprogramowanie, sprzęt i krok po kroku proces potrzebny do zbudowania od podstaw systemu rozpoznawania twarzy. Rozpoznawanie twarzy jest również znane jako Face Recognition.

Sprzęt używany w tym laboratorium obejmuje Rasberry Pi, moduł kamery, serwomechanizmy (opcjonalnie) itp. Uczestnicy są odpowiedzialni za zakup tych komponentów we własnym zakresie. Wykorzystywane oprogramowanie obejmuje OpenCV, Linux, Python itp.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zainstalować Linux, OpenCV i inne oprogramowanie narzędziowe i biblioteki na Rasberry Pi.
• Skonfigurować OpenCV do przechwytywania i wykrywania obrazów twarzy.
• Zrozumieć różne opcje pakowania systemu Rasberry Pi do użytku w rzeczywistych środowiskach.
• Dostosowanie systemu do różnych przypadków użycia, w tym nadzoru, weryfikacji tożsamości itp.

Format kursu

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

Uwaga

• Inne opcje sprzętu i oprogramowania obejmują: Arduino, OpenFace, Windows itp. Jeśli chcesz skorzystać z któregokolwiek z nich, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

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.

Uczestnicy

• 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

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.

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.