CANN SDK για Computer Vision και Προσεγγίσεις NLP Training Course

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για τη δημιουργία κεφαλαιώδων μεταδραστικότητας, πολυπαράγοντες εφαρμογές LLM ως συνθετήσιμους γράφους με διαρκή κατάσταση και έλεγχο της εκτέλεσης.

Αυτός ο εξόριστος, ζωντανός διδασκαλικός διάτυπος (μέσω διαδικτύου ή προσωπικά) είναι σχεδιασμένος για αναπτυξιακούς μηχανικούς επαγγελματίων AI, DevOps για AI και ML αρχιτέκτονες που θέλουν να τροποποιήσουν, διευθετήσουν σφάλματα, ελέγξουν και λειτουργήσουν LangGraph προϊόντα από παραγωγή.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκμάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν και βελτιώνουν πολύπλοκες δομές LangGraph για ταχύτητα, έξοδα και επεκτείνομαι.
• Εφαρμόζουν πιθανότητα με επαναλήψη, χρονοδιαγράμματα, αυτοσυμβατότητα και ανακάθαρση σε βάση παύση.
• Επεξεργάζονται και εξιχνίαζουν την εκτέλεση γράφων, έλεγχος κατάστασης και συστηματικό αναπαραγώγιο παραγωγικών προβλημάτων.
• Εφαρμόζουν γράφους με λογισμούς, μέτρηση και εξιχνιάσεις, υποδίευκτο σε παραγωγή και έλεγχο SLAs και εξόδων.

Σχήμα της Μαθήσης

• Εργαστηριακές διαλέξεις και συζητήσεις.
• Πολλά τυπικά ασκήσεις και πράξη.
• Χειροπιαίνουσα εφαρμογή σε μια υποδιατύπωση ζωντανών περιβαλλόν.

Προσαρμογή της Μαθήσης

• Για να απαιτήσετε μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκμάθηση για αυτό το κλάδο, παρακαλώ σύνδεση μαζί μας για προγραμματισμό.

Αυτή η εκπαίδευση με επιμέλεια διδάσκοντα σε Ελλάδα (διαδικτύου ή πραγματικό χώρο) στοχεύει σε νέους επιθεωρητές που θέλουν να μεταβαίνουν από την εγκάλυψη χειρογράφων προσώπων στη χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης για την ανάπτυξη συστημάτων αναγνώρισης προσώπων.

Ανάλογα με το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τη βασική θεωρία της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης.
• Μάθουν τα βασικά στοιχεία της ψηφιακής επεξεργασίας εικόνων και την εφαρμογή της στην αναγνώριση προσώπων.
• Αναπτύξουν τεχνικές χρησιμοποιώντας εργαλεία και πλαίσια τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία μοντέλων αναγνώρισης προσώπων.
• Αξικαταφύγουν πρακτική εμπειρία στη δημιουργία, εκπαίδευση και δοκιμή συστημάτων αναγνώρισης προσώπων.
• Καταλάβουν τις ενθεματικές θεωρίες και τις καλές πρακτικές στη χρήση τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπων.

Τα Fiji είναι ένα πακέτο επεξεργασίας εικόνας ανοιχτού κώδικα που συνδυάζει το ImageJ (πρόγραμμα επεξεργασίας εικόνας για επιστημονικές πολυδιάστατες εικόνες) και μια σειρά από πρόσθετα για επιστημονική ανάλυση εικόνας.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν τη διανομή των Φίτζι και το υποκείμενο πρόγραμμα ImageJ για να δημιουργήσουν μια εφαρμογή ανάλυσης εικόνας.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Χρησιμοποιήστε τις προηγμένες δυνατότητες προγραμματισμού και τα στοιχεία λογισμικού των Φίτζι για να επεκτείνετε το ImageJ
• Ράψτε μεγάλες τρισδιάστατες εικόνες από επικαλυπτόμενα πλακίδια
• Ενημερώστε αυτόματα μια εγκατάσταση των Φίτζι κατά την εκκίνηση χρησιμοποιώντας το ενσωματωμένο σύστημα ενημέρωσης
• Επιλέξτε από μια ευρεία επιλογή γλωσσών δέσμης ενεργειών για να δημιουργήσετε προσαρμοσμένες λύσεις ανάλυσης εικόνας
• Χρησιμοποιήστε τις ισχυρές βιβλιοθήκες των Φίτζι, όπως το ImgLib σε μεγάλα σύνολα δεδομένων βιοεικόνων
• Αναπτύξτε την εφαρμογή τους και συνεργαστείτε με άλλους επιστήμονες σε παρόμοια έργα

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό (online ή σε χώρο που ορίζει ο χρήστης) διεξάγεται για αναφορικούς και επιμέσον επιπέδου μελετητές και επαγγελματίες χημείων που θέλουν να επεξεργάζονται και αναλύσουν εικόνες σχετικά με ιστολογικά τεσσερά, αίματος κυττάρων, αλγέας και άλλα βιολογικά δείγματα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να περιφερειογράψουν το διαδίκτυο Fiji και να εκμεταλλεύονται τις βασικές λειτουργίες της ImageJ.
• Να προεπεξεργάζονται και να ενισχύουν επιστημονικές εικόνες για καλύτερη ανάλυση.
• Να αναλύζουν εικόνες στατιστικά, περιλαμβανομένων της μετρήσης κυττάρων και της ομάδας.
• Να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες εργασίες χρησιμοποιώντας μακροδιαδίκτυα και πρόσθετα.
• Να προσαρμόζουν διεξοδικές διαδικασίες για ειδικά χρήσιμες ανάλυσες εικόνων στη βιολογική έρευνα.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για τη δημιουργία εφαρμογών LLM με κάτω-δομή γράφων που υποστηρίζουν τη σχεδιαστική, ανα分支翻译可能会中断，让我继续翻译剩余部分：

• 如需为此课程请求定制培训，请联系我们安排。

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Επιλογές Προσαρμογής Τμημάτων

• Για να αιτηθεί προσαρμοσμένο εκπαιδευτικό πρόγραμμα για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο δημιουργίας αποδεκτών κλάδων, χρήσης εργαλείων, μνήμης και εκτέλεσης που υποστηρίζουν διαγραμματισμένες εργασιακές συχνότητες LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού (δια δικτύου ή προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου επίπεδου μηχανικούς και ομάδες προϊόντων που θέλουν να ενώσουν τη λογική διαγράμματος του LangGraph με τους κύκλους agent LLM για να χτίσουν δυναμικά, εφαρμογές που αναγνωρίζουν το πλαίσιο όπως agents υποστήριξης πελατών, δέντρα αποφάσεων και συστήματα εύρεσης πληροφοριών.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν εργασιακούς τόπους βασισμένους σε διαγράμματα που συντονίζουν agent LLM, εργαλεία και μνήμη.
• Εφαρμόζουν ρύθμισης των διαδρομών, αποκαταστάσεων και εναλλακτικών λύσεων για μια πιστή εκτέλεση.
• Ενσωματώνουν απόκρυψη, APIs και δομημένες έξοδο σε agent loops.
• Αξιολογούν, ελέγχουν και παραστερίζουν τα συμπεριφορά των agent για αξιόπιστη και ασφαλή λειτουργία.

Σχέδιο εκπαίδευσης

• Δελτία διαλόγου και προώθησης συζήτησης.
• Εκπαιδευτικές εργασίες και αναπαραγωγές κώδικα σε περιβάλλον sandbox.
• Εργασίες σχεδιασμού βασισμένες σε σημείωση και δημόσια αξιολογήσεις.

Προτιμώμενες επιλογές για το πρόγραμμα

• Για να ζητήσετε μια προσβλητική εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να διεξάγετε.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο διεξαγωγής βασισμένο σε γράφους, το οποίο επιτρέπει ρολλαδές με προϋποθέσεις και πολλαπλών βημάτων για LLM και εργαλεία, ιδανικό για τη αυτομάτη εφαρμογή και προσβασιλεύοντας παραδοχές περιεχομένου.

Αυτό το ζωντανό εκπαιδευτικό μάθημα (διαδικτύου ή στην υπηρεσία) διευθετείται για τοπαθέντες επιβλέψεις, στρατηγικούς περιεχομένου και αναπτυξτές αυτομάτων οπότε να εφαρμόσουν δυναμικές, προηγμένες αποστολές ηλεκτρονικών μηνυμάτων και ρολλαδές γενίσης περιεχομένου χρησιμοποιώντας το LangGraph.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν ρολλαδές περιεχομένου και ηλεκτρονικών μηνυμάτων με γραφική δομή και λογική συνθηκών.
• Ενσωματώνουν LLMs, APIs και πηλικότητες δεδομένων για την αυτοματική προσβάση.
• Διαχειρίζονται κατάσταση, μνήμη και περιβάλλον σε ρολλαδές πολλαπλών βημάτων.
• Αξιολογούν, ελέγχουν και οικονομίζουν την απόδοση ρολλαδών και τα αποτελέσματα παράδοσης.

Σχήμα του Μαθήματος

• Διακριτικές διαλέξεις και συζητήσεις ομάδας.
• Εργασίες με χέρια που εφαρμόζουν ρολλαδές αποστολών ηλεκτρονικών μηνυμάτων και παραδοχές περιεχομένου.
• Ασκήσεις βασιζόμενες σε σεναρία για προσβάση, τμημάτωση και λογική προηγμένη.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αίτησε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ κοιτήστε μας για να διοργανώσετε.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) είναι μια βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα με άδεια χρήσης BSD που περιλαμβάνει αρκετές εκατοντάδες αλγόριθμους όρασης υπολογιστή.

Ακροατήριο

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε μηχανικούς και αρχιτέκτονες που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το OpenCV για έργα όρασης υπολογιστών

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να προγραμματίσουν στο Python με OpenCV 4 για βαθιά μάθηση.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Προβολή, φόρτωση και ταξινόμηση εικόνων και βίντεο χρησιμοποιώντας το OpenCV 4.
• Εφαρμόστε τη βαθιά μάθηση στο OpenCV 4 με τα TensorFlow και Keras.
• Εκτελέστε μοντέλα βαθιάς εκμάθησης και δημιουργήστε εντυπωσιακές αναφορές από εικόνες και βίντεο.

Το OpenFace είναι Python και Torch λογισμικό αναγνώρισης προσώπου ανοιχτού κώδικα σε πραγματικό χρόνο που βασίζεται στην έρευνα FaceNet της Google.

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν τα στοιχεία του OpenFace για να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν ένα δείγμα εφαρμογής αναγνώρισης προσώπου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εργαστείτε με τα στοιχεία του OpenFace, συμπεριλαμβανομένων των dlib, OpenVC, Torch και nn4 για την εφαρμογή ανίχνευσης προσώπου, ευθυγράμμισης και μετασχηματισμού
• Εφαρμόστε το OpenFace σε εφαρμογές πραγματικού κόσμου, όπως παρακολούθηση, επαλήθευση ταυτότητας, εικονική πραγματικότητα, παιχνίδια και αναγνώριση επαναλαμβανόμενων πελατών κ.λπ.

Ακροατήριο

• προγραμματιστές
• Επιστήμονες δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Pattern Matching είναι μια τεχνική που χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό καθορισμένων μοτίβων μέσα σε μια εικόνα. Μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τον προσδιορισμό της ύπαρξης καθορισμένων χαρακτηριστικών σε μια καταγεγραμμένη εικόνα, για παράδειγμα την αναμενόμενη ετικέτα σε ένα ελαττωματικό προϊόν σε μια εργοστασιακή γραμμή ή τις καθορισμένες διαστάσεις ενός εξαρτήματος. Διαφέρει από το "Pattern Recognition" (το οποίο αναγνωρίζει γενικά μοτίβα που βασίζονται σε μεγαλύτερες συλλογές σχετικών δειγμάτων) στο ότι υπαγορεύει συγκεκριμένα αυτό που ψάχνουμε και, στη συνέχεια, μας λέει εάν το αναμενόμενο μοτίβο υπάρχει ή όχι.

Μορφή του μαθήματος

• Αυτό το μάθημα εισάγει τις προσεγγίσεις, τις τεχνολογίες και τους αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται στον τομέα της αντιστοίχισης προτύπων όπως ισχύει για το Machine Vision.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές εισάγει το λογισμικό, το υλικό και τη διαδικασία βήμα προς βήμα που απαιτούνται για την κατασκευή ενός συστήματος αναγνώρισης προσώπου από την αρχή. Η αναγνώριση προσώπου είναι επίσης γνωστή ως Face Recognition.

Το υλικό που χρησιμοποιείται σε αυτό το εργαστήριο περιλαμβάνει Rasberry Pi, μια μονάδα κάμερας, σερβομηχανισμούς (προαιρετικά) κ.λπ. Οι συμμετέχοντες είναι υπεύθυνοι για την αγορά αυτών των εξαρτημάτων οι ίδιοι. Το λογισμικό που χρησιμοποιείται περιλαμβάνει τα OpenCV, Linux, Python κ.λπ.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε τα Linux, OpenCV και άλλα βοηθητικά προγράμματα λογισμικού και βιβλιοθήκες σε ένα Rasberry Pi.
• Διαμόρφωση OpenCV για λήψη και ανίχνευση εικόνων προσώπου.
• Κατανοήστε τις διάφορες επιλογές για τη συσκευασία ενός συστήματος Rasberry Pi για χρήση σε περιβάλλοντα πραγματικού κόσμου.
• Προσαρμόστε το σύστημα για ποικίλες περιπτώσεις χρήσης, συμπεριλαμβανομένης της επιτήρησης, της επαλήθευσης ταυτότητας κ.λπ.

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Σημείωμα

• Άλλες επιλογές υλικού και λογισμικού περιλαμβάνουν: Arduino, OpenFace, Windows, κ.λπ. Εάν θέλετε να χρησιμοποιήσετε κάποιο από αυτά, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωμένη εκπαίδευση σε Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) προσβάλλει επαγγελματίες μεταξύ κλίμακας οι οποίοι θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Vision Builder AI για να σχεδιάσουν, εφαρμόσουν και βελτιώσουν αυτοματοποιημένα συστήματα ελέγχου για διαδικασίες SMT (Surface-Mount Technology).

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν αυτοματοποιημένους ελέγχους χρησιμοποιώντας το Vision Builder AI.
• Αποκτήσουν και προεπεξεργάσουν υψηλότυπες εικόνες για ανάλυση.
• Εφαρμόσουν λογικές αποφάσεις για την εντοπιση παραδοχών και τη διαβεβαίωση της διαδικασίας.
• Δημιουργήσουν εκθέσεις ελέγχου και βελτιώσουν την απόδοση του συστήματος.