Υπολογιστική Όραση με Python Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτό το εντατικό, πρακτικό σεμινάριο καλύπτει προχωρημένες τεχνικές Python, βέλτιστες πρακτικές μηχανικής λογισμικού και ευρέως χρησιμοποιούμενα σχεδιαστικά μοτίβα για την ανάπτυξη συντηρήσιμων, ελέγξιμων και υψηλής απόδοσης εφαρμογών Python. Δίνει έμφαση στα σύγχρονα εργαλεία, το σύστημα τύπων, τα μοντέλα ταυτοχρονισμού, τις αρχιτεκτονικές προσεγγίσεις και τις ροές εργασίας έτοιμες για παραγωγική χρήση.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές Python μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να υιοθετήσουν επαγγελματικές πρακτικές και μοτίβα για συστήματα Python παραγωγικού επιπέδου.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εφαρμόζουν το σύστημα τύπων της Python, dataclasses και ελέγχους τύπων για αύξηση της αξιοπιστίας του κώδικα.
• Να χρησιμοποιούν σχεδιαστικά μοτίβα και αρχές αρχιτεκτονικής για τη δόμηση εύρωστων εφαρμογών.
• Να υλοποιούν σωστά ταυτοχρονισμό και παραλληλισμό με χρήση asyncio και multiprocessing.
• Να αναπτύσσουν καλά ελεγμένο κώδικα με pytest, δοκιμές βάσει ιδιοτήτων και αγωγούς CI.
• Να προφίλερουν, να βελτιστοποιούν και να θωρακίζουν εφαρμογές Python για παραγωγή.
• Να πακετάρουν, να διανέμουν και να αναπτύσσουν έργα Python χρησιμοποιώντας σύγχρονα εργαλεία και containers.

Μορφή του Σεμιναρίου

• Διαδραστικές διαλέξεις και σύντομες επιδείξεις.
• Πρακτικά εργαστήρια και ασκήσεις κώδικα κάθε ημέρα.
• Μίνι εργασία κορμού που ενσωματώνει μοτίβα, δοκιμές και ανάπτυξη.

Επιλογές Προσαρμογής του Σεμιναρίου

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση ή εστίαση σε συγκεκριμένο τομέα (δεδομένα, διαδίκτυο ή υποδομές), παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτό το μάθημα διδάσκει πρακτικές τεχνικές μηχανικής για τον σχεδιασμό, την κατασκευή, τη δοκιμή και την ανάπτυξη πρακτορικών (αυτόνομων) συστημάτων με χρήση Python. Καλύπτει τον βρόχο του πράκτορα, τις ενσωματώσεις εργαλείων, τη διαχείριση μνήμης και κατάστασης, μοτίβα ενορχήστρωσης, ελέγχους ασφαλείας και θέματα παραγωγικής ανάπτυξης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (online ή επιτόπια) απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, προγραμματιστές ΤΝ και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να κατασκευάσουν ισχυρούς, έτοιμους για παραγωγή αυτόνομους πράκτορες χρησιμοποιώντας Python.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάσουν και υλοποιήσουν τον βρόχο του πράκτορα και τις ροές εργασιών λήψης αποφάσεων.
• Ενσωματώσουν εξωτερικά εργαλεία και API για να επεκτείνουν τις δυνατότητες των πρακτόρων.
• Υλοποιήσουν αρχιτεκτονικές βραχυπρόθεσμης και μακροπρόθεσμης μνήμης για πράκτορες.
• Συντονίσουν πολυβηματικές ενορχηστρώσεις και τη συνθετικότητα των πρακτόρων.
• Εφαρμόσουν βέλτιστες πρακτικές ασφάλειας, ελέγχου πρόσβασης και παρατηρησιμότητας για αναπτυγμένους πράκτορες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια κατασκευής πρακτόρων με Python και δημοφιλή SDK.
• Ασκήσεις βάσει έργων που παράγουν αναπτύξιμα πρωτότυπα.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Το CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) προσφέρει ισχυρά εργαλεία ανάπτυξης και βελτιστοποίησης για εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικό χρόνο στην υπολογιστική όραση και το NLP, ιδιαίτερα στο υλικό Huawei Ascend.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να βελτιστοποιήσουν μοντέλα όρασης και γλώσσας χρησιμοποιώντας το CANN SDK για παραγωγικές περιπτώσεις χρήσης.

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

• Να αναπτύσσουν και να βελτιστοποιούν μοντέλα υπολογιστικής όρασης (CV) και NLP χρησιμοποιώντας το CANN και το AscendCL.
• Να χρησιμοποιούν τα εργαλεία CANN για να μετατρέπουν μοντέλα και να τα ενσωματώνουν σε ζωντανά pipelines.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση inference για εργασίες όπως η ανίχνευση, η ταξινόμηση και η ανάλυση συναισθημάτων.
• Να κατασκευάζουν pipelines υπολογιστικής όρασης/NLP σε πραγματικό χρόνο για σενάρια ανάπτυξης στο edge ή στο cloud.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαδραστική διάλεξη και επίδειξη.
• Πρακτικό εργαστήριο με ανάπτυξη μοντέλων και ανάλυση απόδοσης.
• Σχεδιασμός ζωντανών pipelines χρησιμοποιώντας πραγματικές περιπτώσεις χρήσης υπολογιστικής όρασης και NLP.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, σε ζωντανή παρουσία Ελλάδα (διαδικτυακή ή σε φυσική τάξη) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικούς υπολογιστικής όρασης που επιθυμούν να δημιουργήσουν ισχυρά συστήματα όρασης για εφαρμογές αυτόνομης οδήγησης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τις θεμελιώδεις έννοιες της υπολογιστικής όρασης στα αυτόνομα οχήματα.
• Να υλοποιούν αλγορίθμους για ανίχνευση αντικειμένων, ανίχνευση λωρίδων κυκλοφορίας και σημασιολογική κατάτμηση.
• Να ενσωματώνουν συστήματα όρασης με άλλα υποσυστήματα του αυτόνομου οχήματος.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές βαθιάς μάθησης για προηγμένες εργασίες αντίληψης.
• Να αξιολογούν την απόδοση των μοντέλων υπολογιστικής όρασης σε πραγματικά σενάρια.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στην Ελλάδα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν την κατανόησή τους στην υπολογιστική όραση και να εξερευνήσουν τις δυνατότητες του TensorFlow για την ανάπτυξη εξελιγμένων μοντέλων όρασης χρησιμοποιώντας το Google Colab.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργούν και εκπαιδεύουν συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNNs) χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
• Αξιοποιούν το Google Colab για κλιμακούμενη και αποδοτική ανάπτυξη μοντέλων στο cloud.
• Υλοποιούν τεχνικές προεπεξεργασίας εικόνας για εργασίες υπολογιστικής όρασης.
• Αναπτύσσουν μοντέλα υπολογιστικής όρασης για πραγματικές εφαρμογές.
• Χρησιμοποιούν μάθηση μεταφοράς για να βελτιώσουν την απόδοση των μοντέλων CNN.
• Οπτικοποιούν και ερμηνεύουν τα αποτελέσματα μοντέλων ταξινόμησης εικόνων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές Python μεσαίου επιπέδου και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στην ανάλυση και τον χειρισμό δεδομένων χρησιμοποιώντας το Pandas και το NumPy.

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

• Να δημιουργήσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει Python, Pandas και NumPy.
• Να δημιουργήσουν μια εφαρμογή ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Pandas και το NumPy.
• Να εκτελούν προχωρημένες λειτουργίες προετοιμασίας (wrangling), ταξινόμησης και φιλτραρίσματος δεδομένων.
• Να διεξάγουν συγκεντρωτικές πράξεις και να αναλύουν δεδομένα χρονοσειρών.
• Να οπτικοποιούν δεδομένα χρησιμοποιώντας το Matplotlib και άλλες βιβλιοθήκες οπτικοποίησης.
• Να εντοπίζουν και να διορθώνουν σφάλματα (debug) και να βελτιστοποιούν τον κώδικα ανάλυσης δεδομένων τους.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά, στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή σε φυσική τάξη), απευθύνεται σε μηχανικούς υπολογιστικής όρασης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, προγραμματιστές AI και επαγγελματίες IoT που επιθυμούν να υλοποιήσουν και να βελτιστοποιήσουν μοντέλα υπολογιστικής όρασης για επεξεργασία σε πραγματικό χρόνο σε συσκευές αιχμής.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τις εφαρμογές της στην υπολογιστική όραση.
• Αναπτύξουν βελτιστοποιημένα μοντέλα βαθιάς μάθησης σε συσκευές αιχμής για ανάλυση εικόνας και βίντεο σε πραγματικό χρόνο.
• Χρησιμοποιήσουν πλαίσια όπως TensorFlow Lite, OpenVINO και NVIDIA Jetson SDK για την ανάπτυξη μοντέλων.
• Βελτιστοποιήσουν μοντέλα AI για απόδοση, ενεργειακή απόδοση και συμπερασμό χαμηλής καθυστέρησης.

Αυτή η εκπαίδευση που πραγματοποιείται από εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης) σε Ελλάδα απευθύνεται σε προσωπικό αρχικής βαθμίδας των αρχών επιβολής του νόμου που επιθυμούν να μεταβούν από τη χειροκίνητη σκιαγράφηση προσώπων στη χρήση εργαλείων ΤΝ για την ανάπτυξη συστημάτων αναγνώρισης προσώπου.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανόηση των βασικών αρχών της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Μηχανικής Μάθησης.
• Εκμάθηση των βασικών στοιχείων της ψηφιακής επεξεργασίας εικόνας και της εφαρμογής της στην αναγνώριση προσώπου.
• Ανάπτυξη δεξιοτήτων στη χρήση εργαλείων και πλαισίων ΤΝ για τη δημιουργία μοντέλων αναγνώρισης προσώπου.
• Απόκτηση πρακτικής εμπειρίας στη δημιουργία, εκπαίδευση και δοκιμή συστημάτων αναγνώρισης προσώπου.
• Κατανόηση των ηθικών προβληματισμών και των βέλτιστων πρακτικών στη χρήση της τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπου.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή επιτόπου), απευθύνεται σε developers που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τη στοίβα FARM (FastAPI, React και MongoDB) για τη δημιουργία δυναμικών, υψηλής απόδοσης και κλιμακούμενων web εφαρμογών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να εγκαταστήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης που ενσωματώνει FastAPI, React και MongoDB.
• Να κατανοήσουν τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη της στοίβας FARM.
• Να μάθουν πώς να αναπτύσσουν REST APIs με το FastAPI.
• Να μάθουν πώς να σχεδιάζουν διαδραστικές εφαρμογές με τη React.
• Να αναπτύξουν, να δοκιμάσουν και να αναπτύξουν εφαρμογές (front end και back end) χρησιμοποιώντας τη στοίβα FARM.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (διαδικτυακή ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το FastAPI με Python για να κατασκευάσουν, να δοκιμάσουν και να αναπτύξουν RESTful API ευκολότερα και ταχύτερα.

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

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για την ανάπτυξη API με Python και FastAPI.
• Δημιουργήσουν API ταχύτερα και ευκολότερα χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη FastAPI.
• Μάθουν πώς να δημιουργούν μοντέλα δεδομένων και σχήματα βασισμένα στα Pydantic και OpenAPI.
• Συνδέσουν τα API σε μια βάση δεδομένων χρησιμοποιώντας το SQLAlchemy.
• Υλοποιήσουν ασφάλεια και επαλήθευση ταυτότητας στα API χρησιμοποιώντας τα εργαλεία του FastAPI.
• Κατασκευάσουν εικόνες κοντέινερ και αναπτύξουν διαδικτυακά API σε έναν διακομιστή νέφους.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε ερευνητές και επαγγελματίες εργαστηρίου αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να επεξεργαστούν και να αναλύσουν εικόνες που σχετίζονται με ιστολογικούς ιστούς, αιμοσφαίρια, φύκη και άλλα βιολογικά δείγματα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να πλοηγούνται στη διεπαφή του Fiji και να χρησιμοποιούν τις βασικές λειτουργίες του ImageJ.
• Να προεπεξεργάζονται και να βελτιώνουν επιστημονικές εικόνες για καλύτερη ανάλυση.
• Να αναλύουν ποσοτικά εικόνες, συμπεριλαμβανομένης της καταμέτρησης κυττάρων και της μέτρησης εμβαδού.
• Να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες εργασίες χρησιμοποιώντας macros και plugins.
• Να προσαρμόζουν ροές εργασίας για συγκεκριμένες ανάγκες ανάλυσης εικόνας στη βιολογική έρευνα.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στην τοποθεσία Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να προγραμματίσουν σε Python με το OpenCV 4 για deep learning.

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

• Να προβάλλουν, να φορτώνουν και να ταξινομούν εικόνες και βίντεο χρησιμοποιώντας το OpenCV 4.
• Να υλοποιούν deep learning στο OpenCV 4 με TensorFlow και Keras.
• Να εκτελούν μοντέλα deep learning και να παράγουν ουσιαστικές αναφορές από εικόνες και βίντεο.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Vision Builder AI για να σχεδιάσουν, να υλοποιήσουν και να βελτιστοποιήσουν αυτοματοποιημένα συστήματα επιθεώρησης για διεργασίες SMT (Surface‑Mount Technology).

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• να εγκαθιστούν και να διαμορφώνουν αυτοματοποιημένες επιθεωρήσεις με το Vision Builder AI
• να αποκτούν και να προεπεξεργάζονται εικόνες υψηλής ποιότητας για ανάλυση
• να υλοποιούν αποφάσεις βασισμένες σε λογική για τον εντοπισμό ελαττωμάτων και την επικύρωση διεργασιών
• να παράγουν αναφορές επιθεώρησης και να βελτιστοποιούν την απόδοση του συστήματος

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή, στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε backend developers και data scientists που επιθυμούν να ενσωματώσουν προεκπαιδευμένα μοντέλα YOLO στα επιχειρηματικά τους προγράμματα και να εφαρμόσουν οικονομικά αποδοτικά στοιχεία για την ανίχνευση αντικειμένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν τα απαραίτητα εργαλεία και βιβλιοθήκες που απαιτούνται για την ανίχνευση αντικειμένων με χρήση του YOLO.
• Να προσαρμόσουν εφαρμογές γραμμής εντολών Python που λειτουργούν βάσει προεκπαιδευμένων μοντέλων YOLO.
• Να εφαρμόσουν το πλαίσιο προεκπαιδευμένων μοντέλων YOLO για διάφορα έργα υπολογιστικής όρασης.
• Να μετατρέψουν υπάρχοντα σύνολα δεδομένων για ανίχνευση αντικειμένων σε μορφή YOLO.
• Να κατανοήσουν τις θεμελιώδεις έννοιες του αλγορίθμου YOLO για υπολογιστική όραση και/ή βαθιά μάθηση.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (online ή δια ζώσης) στο Ελλάδα απευθύνεται σε προγραμματιστές, ερευνητές και επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να υλοποιούν ανίχνευση αντικειμένων σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας το YOLOv7.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις θεμελιώδεις έννοιες της ανίχνευσης αντικειμένων.
• Εγκαθιστούν και να διαμορφώνουν το YOLOv7 για εργασίες ανίχνευσης αντικειμένων.
• Εκπαιδεύουν και να δοκιμάζουν προσαρμοσμένα μοντέλα ανίχνευσης αντικειμένων χρησιμοποιώντας το YOLOv7.
• Ενσωματώνουν το YOLOv7 με άλλα πλαίσια και εργαλεία υπολογιστικής όρασης.
• Επιλύουν συνήθη ζητήματα που σχετίζονται με την υλοποίηση του YOLOv7.