Computer Vision με το SimpleCV Κομμάτι εκπαίδευσης

Το CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) παρέχει δυναμικά εργαλεία υποστήριξης και βελτιστοποίησης για εφαρμογές ζωντανής τεχνητής νοημοσύνης στην ανίχνευση εικόνας και NLP, ειδικά σε υπολογιστική υποδομή Huawei Ascend.

Αυτή η εκπαιδευτική δραστηριότητα, που καθοδηγείται από εκπαιδευτή (online ή όντως), στρέφεται προς μεταξύ-επίπεδους ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης, οι οποίοι θέλουν να κατασκευάζουν, να υποστηρίζουν και να βελτιστοποιούν τα μοντέλα ανίχνευσης εικόνας και γλώσσας χρησιμοποιώντας το CANN SDK για περιπτόσεις χρήσης παραγωγής.

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

• Υποστηρίζουν και βελτιστοποιούν μοντέλα CV και NLP χρησιμοποιώντας CANN και AscendCL.
• Χρησιμοποιούν τα εργαλεία CANN για να μετατρέψουν τα μοντέλα και να τα ολοκληρώσουν σε ζωντανές πιπάδες.
• Βελτιστοποιούν την απόδοση κυρίων εργασιών όπως η ανίχνευση, η κατηγοριοποίηση και η ανάλυση συναισθήματος.
• Κατασκευάζουν πιπάδες CV/NLP τόνων για υλοποίηση σε κρίσιμους ή σε βασισμένες στον νεφέλη.

Μορφή του μαθήματος

• Ενεργός διάλογος και δείγμα.
• Πρακτική εργασία με υποστήριξη μοντέλων και προφίλ απόδοσης.
• Σχεδιασμός ζωντανών πιπάδων χρησιμοποιώντας πραγματικές εφαρμογές CV και NLP.

Εξουσιοδότηση του μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξουσιοδοτημένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να καταλογίσετε.

Αυτή η εκπαίδευση που διοργανώνεται από καθηγητή σε Ελλάδα (online ή on-site) είναι απευθείας σε γνωστικά μέσου επιπέδου AI προγραμματιστές και μηχανικούς υπολογιστικής ορασίας που επιθυμούν να δημιουργήσουν αξιόπιστες συστήματα υπολογιστικής ορασίας για εφαρμογές αυτόνομης κυκλοφορίας.

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

• Να καταλάβουν τα βασικά πρωτότυπα συγκεπτά της υπολογιστικής ορασίας σε αυτόνομα όχημα.
• Να εφαρμόζουν αλγόριθμους για την ανίχνευση αντικειμένων, την ανίχνευση λωρίδων και την σημαντική διάχωριση.
• Να ενσωματώνουν συστήματα υπολογιστικής ορασίας με άλλες υποσυστήματα αυτόνομων οχημάτων.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές βαθύτερης μάθησης για προηγμένες καθηκόντα ανίχνευσης.
• Να επιλύουν την απόδοση υπολογιστικών μοντέλων σε πραγματικά δείγματα.

Αυτή η διδασκαλία υπό επιβλέψη καθηγητών, δια ζωντανά (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματίες του υψηλότερου επιπέδου που επιθυμούν να βαθύνουν την κατανόησή τους στην υπολογιστική όραση και να αναδιευθύνουν τις δυνατότητες του TensorFlow για την ανάπτυξη περίπλοκων μοντέλων όρασης χρησιμοποιώντας Google Colab.

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

• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν δίκτυα τυχαίων ενδεικτών (CNNs) με TensorFlow.
• Να χρησιμοποιήσουν Google Colab για ανάπτυξη κλωβώδων και αποδοτικών μοντέλων σε πλαίσιο νεφέλης.
• Να εφαρμόσουν τεχνικές προεπεξεργασίας εικόνας για εργασίες υπολογιστικής όρασης.
• Να εφαρμόσουν μοντέλα υπολογιστικής όρασης για πραγματικές εφαρμογές.
• Να χρησιμοποιήσουν μεταφορά μάθησης (transfer learning) για τη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων CNN.
• Να οπτικοποιήσουν και να ερμηνεύσουν τα αποτελέσματα μοντέλων κατηγοριοποίησης εικόνας.

Αυτή η εκπαιδευτικός-διευθυνόμενη, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή μέσω web) προσανατολίζεται σε μηχανικούς της υπολογιστικής οπτικής, αναπτυκτές AI και εxperts IoT που θέλουν να εφαρμόσουν και να τεκμηριώσουν μοντέλα υπολογιστικής οπτικής για πραγματικό-χρονη επεξεργασία σε κατώτερα εξοπλισμά.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδεύσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τις εφαρμογές της στη υπολογιστική οπτική.
• να διαθέσουν προσαρμογεδές μοντέλα μαθητείας με βάση ταυτόχρονα δεδομένα σε κατώτερα εξοπλισμά για πραγματικό-χρονη ανάλυση εικόνων και βίντεο.
• να χρησιμοποιήσουν πλαίσια όπως TensorFlow Lite, OpenVINO και NVIDIA Jetson SDK για τη διάθεση των μοντέλων.
• να βελτιώσουν τα μοντέλα AI για απόδοση, αποδοτικότητα ενέργειας και συμπεράσματα χαμηλής λατενσίας.

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 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.

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 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 κατεύθυνση, που διεξάγεται από εκπαιδευτικούς (online ή on-site) σε Ελλάδα, απευθύνεται σε διαμεσοβάθμιους ως ή προχωρημένους προγραμματιστές, ερευνητές και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να μάθουν πώς να υλοποιήσουν ανίχνευση αντικειμένων σε πραγματικό χρόνο με το YOLOv7.

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

• Να καταλάβουν τα βασικά προσεγγίζματα για την ανίχνευση αντικειμένων.
• Να εγκαταστήσουν και να διαμορφώσουν το YOLOv7 για εργασίες ανίχνευσης αντικειμένων.
• Να καλιβρώσουν και να δοκιμάσουν προσαρμοσμένα μοντέλα ανίχνευσης αντικειμένων χρησιμοποιώντας το YOLOv7.
• Να ενσωματώσουν το YOLOv7 σε άλλα πλαίσια και εργαλεία τεχνολογίας οπτικής εξόρθωσης.
• Να αντιμετωπίζουν κοινά προβλήματα σχετικά με την υλοποίηση του YOLOv7.