Computer Vision με το SimpleCV Κομμάτι εκπαίδευσης

Caffe είναι ένα πλαίσιο βαθιάς μάθησης που σχεδιάστηκε για να διαθέτει έκφραση, ταχύτητα και αλληλοεπίδραση.

Αυτός ο μαθηματισμός εξερευνά την εφαρμογή του Caffe ως πλαισίου βαθιάς μάθησης για την αναγνώριση εικόνων, χρησιμοποιώντας το MNIST ως παράδειγμα.

Ακροατήριο

Αυτός ο μαθηματισμός είναι κατάλληλος για ερευνητές και μηχανικούς βαθιάς μάθησης που ενδιαφέρονται να χρησιμοποιήσουν το Caffe ως πλαίσιο.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• κατανοήσουν τη δομή και τους μηχанизμούς εφαρμογής του Caffe
• εκτελέσουν εργασίες εγκατάστασης, περιβάλλον παραγωγής / αρχιτεκτονική και ρύθμιση
• αξιολογήσουν την ποιότητα κώδικα, να εκτελέσουν δοκιμασία, απονομή
• να υλοποιήσουν προηγμένη παραγωγή, όπως το εκπαιδευτικό μοντέλα, η υλοποίηση στρώσεων και αρχείων καταγραφής

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.

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.

Η οπτική της υπολογιστικής είναι ένας τομέας που ασχολείται με την αυτόματη εξαγωγή, ανάλυση και κατανόηση χρήσιμων πληροφοριών από νατίβα μέσα. Το Python είναι ένα υψηλού επιπέδου γλώσσα προγραμματισμού γνωστή για τη σαφή συνταξη και τη βαθιά διαβασιμότητα του κώδικα.

Σε αυτό το οδηγούμενο, ζωντανό εκπαιδευτικό πρόγραμμα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις βασικές αρχές της υπολογιστικής οπτικής καθώς προχωρούν στη δημιουργία μιας σειράς απλών εφαρμογών υπολογιστικής οπτικής χρησιμοποιώντας το Python.

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

• Κατανοήσουν τις βασικές αρχές της υπολογιστικής οπτικής
• Χρησιμοποιήσουν το Python για να εκτελούν εργασίες υπολογιστικής οπτικής
• Κατασκευάσουν το δικό τους σύστημα ανίχνευσης προσώπων, αντικειμένων και κίνησης

Ακροατήριο

• Προγραμματιστές Python που ενδιαφέρονται για τη υπολογιστική οπτική

Μορφή του μαθήματος

• Τμήμα παράσταση, τμήμα συζήτηση, ασκήσεις και αυτόνομη πράξη με βαρύ πρακτικό εργαλείο

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.

Αυτή η καθοδηγούμενη από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) προορίζεται για υποβαθμιστές διαμόρφωσης και επιστήμονες δεδομένων, οι οποίοι θέλουν να ενσωματώσουν προ-εκπαιδευμένα μοντέλα YOLO στα προγράμματα τους και να υλοποιήσουν αποδοτικά συστατικά για την ανίχνευση αντικειμένων.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν τις απαραίτητες εργαλεία και βιβλιοθήκες που απαιτούνται για την ανίχνευση αντικειμένων χρησιμοποιώντας YOLO.
• Προσαρμόσουν εφαρμογές Python command-line που λειτουργούν βασισμένες σε προ-εκπαιδευμένα μοντέλα YOLO.
• Υλοποιήσουν τη δομή προ-εκπαιδευμένων μοντέλων YOLO για διάφορα έργα υπολογιστικής ορασίας.
• Μετατρέψουν υπάρχουσες πληθυσμιακές βάσεις δεδομένων ανίχνευσης αντικειμένων σε YOLO format.
• Κατανοήσουν τα θεμελιώδη χαρακτηριστικά του αλγόριθμου YOLO για υπολογιστική ορασία και/ή βαθιά μάθηση.

Αυτή η καθοδηγημένη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε διαμεσοβάθμιους μέχρι προχωρημένους και εξελιγμένους προγραμματιστές, έρευνατές και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να μάθουν πώς να υλοποιήσουν ανίχνευση αντικειμένων σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας το YOLOv7.

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

• Να κατανοήσουν τα βασικά επιπέδων της ανίχνευσης αντικειμένων.
• Να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το YOLOv7 για εργασίες ανίχνευσης αντικειμένων.
• Να κάνουν εκπαίδευση και δοκιμή προσαρμοσμένων μοντέλων ανίχνευσης αντικειμένων χρησιμοποιώντας το YOLOv7.
• Να ενσωματώσουν το YOLOv7 σε άλλα πλαίσια και εργαλεία υπολογιστικής ανάληψης.
• Να διαπιστώνουν και να λύνουν τα συχνότερα προβλήματα στη υλοποίηση του YOLOv7.