Όραση Υπολογιστών με Python Κομμάτι εκπαίδευσης

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 πρακτική εκπαίδευση στο Ελλάδα καλύπτει τα βασικά του Fiji και του ImageJ για βιολογική έρευνα. Οι εκπαιδευόμενοι αποκτούν πρακτικές δεξιότητες στην προεπεξεργασία εικόνας, την ποσοτική ανάλυση και την αυτοματοποίηση μακροεντολών για τον εξορθολογισμό ροών εργασίας για ιστολογικούς ιστούς, κύτταρα και άλλα δείγματα με αναπαραγώγιμα αποτελέσματα.

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

Αυτό το σεμινάριο με εκπαιδευτή, ζωντανής διδασκαλίας σε Ελλάδα (τεlematic ή παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές, ερευνητές και επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να μάθουν πώς να υλοποιούν την ανίχνευση αντικειμένων σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας το YOLOv7.

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

• Να κατανοούν τις βασικές έννοιες της ανίχνευσης αντικειμένων.
• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζουν το YOLOv7 για εργασίες ανίχνευσης αντικειμένων.
• Να εκπαιδεύουν και να δοκιμάζουν προσαρμοσμένα μοντέλα ανίχνευσης αντικειμένων χρησιμοποιώντας το YOLOv7.
• Να ενσωματώνουν το YOLOv7 με άλλα πλαίσια εργαλείων computer vision.
• Να λύνουν κοινά προβλήματα που σχετίζονται με την υλοποίηση του YOLOv7.