Computer Vision με Google Colab και TensorFlow Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η καθοδήγηση από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να βελτιώσουν τη γνώση τους για μοντέλα μηχανικής μάθησης, να βελτιώσουν τα δεξιότητά τους στη ρύθμιση υπερπαραμέτρων και να μάθουν πώς να εφαρμόζουν ορθά τα μοντέλα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

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

• Εφαρμόζουν προχωρημένα μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δημοφιλείς πλατφόρμες όπως η Scikit-learn και η TensorFlow.
• Βελτιώνουν την απόδοση των μοντέλων μέσω ρύθμισης υπερπαραμέτρων.
• Εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης σε πραγματικές εφαρμογές χρησιμοποιώντας το Google Colab.
• Συνεργάζονται και διαχειρίζονται μεγάλου όγκου σχέδια μηχανικής μάθησης στο Google Colab.

Αυτή η διδακτορική εκπαίδευση με διδάσκοντα, live (online ή on-site), απευθύνεται σε δεδομένων επιστήμονες και επαγγελματίες υγείας μεδιου βαθμού εμπειρία, που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την ΤΝ για προχωρημένες εφαρμογές στην υγεία με τη βοήθεια του Google Colab.

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

• Εφαρμόζουν μοντέλα ΤΝ για την υγεία με χρήση Google Colab.
• Χρησιμοποιούν ΤΝ για προβλητικό μοντελοποίηση σε δεδομένα υγείας.
• Αναλύουν ιατρικές εικόνες με τεχνικές οδηγούμενες από ΤΝ.
• Εξετάζουν ηθικά προβλήματα στις λύσεις υγείας με βάση τη ΤΝ.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη σε ζωντανό μέρος (σε πρόσωπο πρόσωπου ή διαδικτύου) είναι στοχευμένη για μεσαίου επιπέδου ειδικές στατιστικά επιστήμονες και μηχανικούς που θέλουν να χρησιμοποιήσουν Google Colab και Apache Spark για την επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων δεδομένων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαλέξεως, οι μεταφράστες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν περιβάλλον μεγάλων δεδομένων χρησιμοποιώντας Google Colab και Spark.
• Επεξεργαστούν και αναλύσουν μεγάλα σημεία δεδομένων εξικανώς με το Apache Spark.
• Δημιουργήστε προβολές για μεγάλα σημεία δεδομένων σε ενόπλη υπεύθυνη ομάδα.
• Συνδυάστε Apache Spark με αστικά εργαλεία.

Αυτή η καθοδήγηση με εκπαιδευτικό (online ή onsite) απευθύνεται σε νέους επιστήμονες δεδομένων και IT επαγγελματίες που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά στοχεία της επιστήμης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Στο τέλος αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να ρύθμισουν και να πλοηγούνται στο Google Colab.
• Να γράφουν και να εκτελούν βασικό Python code.
• Να εισάγουν και να χειρίζονται datasets.
• Να δημιουργούν visualization χρησιμοποιώντας Python libraries.

Google Colab Pro είναι ένα περιβάλλον βασισμένο στην Σύννεφο για την ανάπτυξη Python με υψηλή αξιοπιστία, που προσφέρει υψηλή επιδόσιμη GPUs, μεγαλύτερη διάρκεια εκτέλεσης και περισσότερη μνήμη για απαιτητικές εργασίες AI και επιστήμης δεδομένων.

Αυτή η κατεύθυνση που χαρακτηρίζεται από εκπαιδευτικούς, διεξάγεται σε μια ζωντανή κατάσταση (online ή on-site) και απευθύνεται σε χρήστες Python μεμετρημένου επιπέδου που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Google Colab Pro για μηχανική μάθηση, επεξεργασία δεδομένων και συνεργατική έρευνα σε ισχυρή περιβάλλον notebook.

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

• Να ρυθμίζουν και διαχειρίζονται cloud-based Python notebooks χρησιμοποιώντας το Colab Pro.
• Να πρόσεγγυς GPUs και TPUs για επιταχυνμένη υπολογιστική.
• Να βελτιστοποιούν τις εργασίες μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δημοφιλείς βιβλιοθήκες (π.χ., TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
• Να ενσωματώνουν το Google Drive και εξωτερικές πηγές δεδομένων για συνεργατικά έργα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρονομητική σε ζωντανό περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη κατεύθυνση γι' αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη που γίνεται ζωντανά (online ή σε υπερβολικό) στο Ελλάδα, είναι κατευθυνόμενη σε δεδηλωμένους επαγγελματίες των επιστημόνων δεδομένων και αναπτυκτών που θέλουν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνικές βαθιά μάθησης χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

Από το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εγκαταστήσουν και διαδραματίσουν Google Colab για προγράμματα βαθιάς μάθησης.
• Κατανοήσουν τα θεμελιώδη στοιχεία των νευρωνικών δικτύων.
• Εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
• Κατευθύνουν και αξιολογήσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης.
• Χρησιμοποιούν τις προεπιλεγμένες λειτουργίες του TensorFlow για βαθιά μάθηση.

Αυτή η εκπαιδευτική δίδαση (live) στο Ελλάδα (διαπερστικά ή προσωπικά) προσβλέπει σε αρχικό επίπεδο δεδομένων επιστήμονες που θα θέλουν να μάθουν πώς να δημιουργήσουν σημαντικές και ψυχαγωγικές δεδομένων προβολές.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διάσκεψης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και περιηγηθούν το Google Colab για προβολές δεδομένων.
• Δημιουργήσουν διάφορους τύπους χαρτών με το Matplotlib.
• Χρησιμοποιήσουν το Seaborn για προχωρημένες τεχνικές προβολής.
• Διαθέτουν χαρτούς για καλύτερη παρουσίαση και αποδυτικότητα.
• Ερμηνεύσει και παρουσιάσει δεδομένα αποτελεσματικά με χρήση βισιουαλ τεχνικών.

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.

Το Fiji είναι ένα ισχυρό πακέτο επεξεργασίας εικόνων ανοιχτού κώδικα που περιλαμβάνει το ImageJ (ένα πρόγραμμα σχεδιασμένο για επιστημονικές πολυδιάστατες εικόνες) μαζί με μια ολοκληρωμένη σειρά πρόσθετων λειτουργιών για επιστημονική ανάλυση εικόνων.

Σε αυτή την επιμορφωτική δράση με παρουσία εκπαιδευτή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να αξιοποιούν την έκδοση Fiji και το υποκείμενο πρόγραμμα ImageJ για τη δημιουργία ισχυρών εφαρμογών ανάλυσης εικόνων.

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

• Χρησιμοποιούν τις προηγμένες λειτουργίες προγραμματισμού και τις συνιστώσες του λογισμικού του Fiji για την επέκταση των δυνατοτήτων του ImageJ
• Συνθέτουν μεγάλες 3D εικόνες από επικαλυπτόμενους χάρτες (tiles)
• Αυτοματοποιούν την ενημέρωση μιας εγκατάστασης Fiji κατά την εκκίνηση, χρησιμοποιώντας το ενσωματωμένο σύστημα ενημέρωσης
• Επιλέξουν από μια ευρεία γκάμα γλωσσών scripting για τη δημιουργία προσαρμοσμένων λύσεων ανάλυσης εικόνων
• Αξιοποιήσουν τις ισχυρές βιβλιοθήκες του Fiji, όπως το ImgLib, για την αποτελεσματική επεξεργασία μεγάλων συνόλων δεδομένων βιοεικόνων
• Τοποθετούν εφαρμογές και συνεργάζονται αποτελεσματικά με άλλους επιστήμονες σε παρόμοια έργα

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση
• Εκτεταμένες ασκήσεις και πρακτική εφαρμογή
• Χειρωνακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου

Δυνατότητες Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξατομικευμένη επιμόρφωση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσουμε.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδραστική, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε νέους μελετητές και επαγγελματικούς των εργαστηρίων, που θέλουν να επεξεργάζονται και να αναλύουν εικόνες σχετικά με ιστολογικές τκίσεις, αίματος κυττάρων, φυκών και άλλων βιολογικών δειγμάτων.

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

• Πλοηγούνται στο διεπαφή του Fiji και να χρησιμοποιούν τις βασικές λειτουργίες του ImageJ.
• Προεξεργάζονται και να επιβελτιώνουν επιστημονικές εικόνες για καλύτερη ανάλυση.
• Να αναλύουν εικόνες με τρόπο ποσοτικό, συμπεριλαμβανομένων των κυττάρων και μέτρησης περιοχών.
• Να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες εργασίες χρησιμοποιώντας μακροκωδικές οδηγίες και πρόσθετα.
• Να προσαρμόζουν τα ρούτιν για συγκεκριμένες ανάγκες ανάλυσης εικόνων στη βιολογική έρευνα.

αυτή η καθοδήγηση με εξυπηρέτηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) στοχεύει σε δευτεροβάθμιους επίπεδου data scientists και προγραμματιστές, που επιθυμούν να εφαρμόζουν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης αποδοτικά χρησιμοποιώντας το περιβάλλον Google Colab.

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

• ρυθμίσουν και να εξερευνήσουν το Google Colab για προέκτες μηχανικής μάθησης.
• να κατανοήσουν και εφαρμόζουν διάφορους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.
• να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες όπως το Scikit-learn για την ανάλυση και πρόβλεψη δεδομένων.
• να εφαρμόζουν μοντέλα υποεπόμενης και ανυπερβάτου μάθησης.
• να βελτιώνουν και να εκτιμούν τα μοντέλα μηχανικής μάθησης αποδοτικά.

Αυτή η εξοικείωση υπό την καθοδήγηση σε Ελλάδα (μέσω διαδικτύου ή επί τόπου) προς μεσαίου επιπέδου επιστήμονες και αναπτυκτές δεδομένων στατίστικων είναι προσανατολισμένη προς τους άνθρωπους που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές NLP χρησιμοποιώντας Python στο Google Colab.

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

• Συνέντευξαν τους βασικούς λόγους της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
• Αρχιτεκτονίζουν και αντιμετωπίζουν δεδομένα κειμένου για εργασίες NLP.
• Παράγουν ανάλυση μεταισθητική χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθέκες NLTK και SpaCy.
• Εργάζονται με δεδομένα κειμένου χρησιμοποιώντας το Google Colab για αξιόπιστη και συνεργατική ανάπτυξη.

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.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού σε Ελλάδα (ονλάιν ή offline) προσβλέπει σε αρχής-επιπέδου δημιουργούς κώδικα και αναλυτές δεδομένων που θέλουν να μάθουν τη γλώσσα προγραμματισμού Python από την καμπίλα χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Από το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν τα βασικά στοιχεία της γλώσσας προγραμματισμού Python.
• Προσφέρουν κωδικό Python στο περιβάλλον της Google Colab.
• Χρησιμοποιήσουν δομές ελέγχου για να διαχειρίζονται το πρόγραμμα Python.
• Δημιουργήσουν λειτουργίες για να οργανώσουν και να επαναχρησιμοποιήσουν τον κωδικό αποτελεσματικά.
• Εξερευνήσουν και χρησιμοποιήσουν βασικές βιβλιοθήκες για το προγραμματισμό Python.

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.