Deep Learning for Vision with Caffe Träningskurs
Caffe är en djup inlärningsram skapad med uttryck, snabbhet och modularitet i åtanke.
Denna kurs undersöker tillämpningen av Caffe som ett djupet lärande ramverk för bildigenkänning med hjälp av MNIST som ett exempel
Publik
Denna kurs är lämplig för Deep Learning forskare och ingenjörer som är intresserade av att använda Caffe som ramverk.
Efter avslutad kurs kommer deltagarna att kunna:
- förstå Caffe struktur och implementeringsmekanismer
- utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
- utvärdera kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
- implementera avancerad produktion som träningsmodeller, implementera lager och loggning
Kursplan
Installation
- Docker
- Ubuntu
- Installation av RHEL / CentOS / Fedora
- Windows
Caffe Översikt
- Nät, lager och blobbar: anatomin hos en Caffe-modell.
- Framåt/bakåt: de väsentliga beräkningarna av skiktade kompositionsmodeller.
- Förlust: uppgiften som ska läras definieras av förlusten.
- Lösare: Lösaren samordnar modelloptimering.
- Lagerkatalog: lagret är den grundläggande enheten för modellering och beräkning – Caffe:s katalog innehåller lager för toppmoderna modeller.
- Gränssnitt: kommandoraden, Python och MATLAB Caffe.
- Data: hur man koffeinerar data för modellinmatning.
- Caffeinerad faltning: hur Caffe beräknar faltningar.
New modeller och ny kod
- Detektering med snabb R-CNN
- Sekvenser med LSTM och Vision + Language med LRCN
- Pixelvis förutsägelse med FCN:er
- Ramverkets utformning och framtid
Exempel:
- MNIST MNIST
Krav
Ingen
Open Training Courses require 5+ participants.
Deep Learning for Vision with Caffe Träningskurs - Booking
Deep Learning for Vision with Caffe Träningskurs - Enquiry
Deep Learning for Vision with Caffe - Consultancy Enquiry
Vittnesmål (1)
I genuinely enjoyed the hands-on approach.
Kevin De Cuyper
Kurs - Computer Vision with OpenCV
Upcoming Courses
Relaterade Kurser
OpenFace: Creating Facial Recognition Systems
14 timmarRaspberry Pi + OpenCV for Facial Recognition
21 timmarPattern Matching
14 timmarMönstermatchning är en teknik som används för att hitta specifika mönster i en bild. Det kan användas för att bestämma förekomsten av specificerade egenskaper i en inspelad bild, till exempel den förväntade etiketten på en defekt produkt på en fabriksrad eller de specificerade måtten på en komponent. Det skiljer sig från " Pattern Recognition " (som känner igen allmänna mönster baserat på större samlingar av relaterade prover) eftersom det specifikt dikterar vad vi letar efter och sedan berättar om det förväntade mönstret finns eller inte.
Kursformat
- Denna kurs introducerar de metoder, teknologier och algoritmer som används inom området för mönstermatchning eftersom det gäller Machine Vision .
Marvin Framework for Image and Video Processing
14 timmarMarvin är en utöknings bar, plattforms oberoende, öppen källkod bild och video bearbetning ramverk som utvecklats i Java. utvecklare kan använda Marvin för att manipulera bilder, extrahera funktioner från bilder för klassificerings uppgifter, generera siffror algoritmiskt, bearbeta video fils data uppsättningar och konfigurera enhets test automatisering.
några av Marvin & #39; s video applikationer inkluderar filtrering, förstärkt verklighet, objekt spårning och rörelse detektor.
i denna instruktörsledda, levande kurs deltagare kommer att lära sig principerna för bild-och video analys och utnyttja Marvin Framework och dess bildbehandlingsalgoritmer för att konstruera sin egen ansökan.
format för kursen
- de grundläggande principerna för bild analys, video analys och Marvin Framework introduceras först. Studenterna får projektbaserade uppgifter som gör det möjligt för dem att öva på de begrepp som lärs ut. Vid slutet av klassen, kommer deltagarna har utvecklat sin egen ansökan med hjälp av Marvin ram och bibliotek.
Scilab
14 timmarPaddlePaddle
21 timmarFiji: Introduction to Scientific Image Processing
21 timmarComputer Vision with OpenCV
28 timmarOpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) är ett BSD-licensierat bibliotek med öppen källkod som innehåller flera hundra datorseendealgoritmer.
Publik
Denna kurs riktar sig till ingenjörer och arkitekter som vill använda OpenCV för datorseendeprojekt
Python and Deep Learning with OpenCV 4
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mjukvaruingenjörer som vill programmera in Python med OpenCV 4 för djupinlärning.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Visa, ladda och klassificera bilder och videor med OpenCV 4.
- Implementera djupinlärning i OpenCV 4 med TensorFlow och Keras.
- Kör modeller för djupinlärning och generera effektfulla rapporter från bilder och videor.
Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation
21 timmarDen här instruktörsledda, live-utbildningen i (online eller på plats) riktar sig till datavetare, maskininlärningsingenjörer och datorseendeforskare som vill utnyttja Stable Diffusion för att generera högkvalitativa bilder för en mängd olika användningsfall.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna för Stable Diffusion och hur det fungerar för bildgenerering. Bygg och träna Stable Diffusion modeller för bildgenereringsuppgifter. Tillämpa Stable Diffusion på olika scenarier för bildgenerering, till exempel inpainting, outpainting och bild-till-bild översättning. Optimera prestanda och stabilitet för Stable Diffusion modeller.
Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare på medelnivå till avancerad nivå, maskininlärningsingenjörer, forskare inom djupinlärning och experter på datorseende som vill utöka sina kunskaper och färdigheter inom djupinlärning för text-till-bild-generering.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå avancerade djupinlärningsarkitekturer och tekniker för text-till-bild-generering. Implementera komplexa modeller och optimeringar för bildsyntes av hög kvalitet. Optimera prestanda och skalbarhet för stora datamängder och komplexa modeller. Justera hyperparametrar för bättre modellprestanda och generalisering. Integrera Stable Diffusion med andra ramar och verktyg för djupinlärning
AlphaFold
7 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till biologer som vill förstå hur AlphaFold fungerar och använda AlphaFold modeller som vägledning i sina experimentella studier.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå de grundläggande principerna för AlphaFold.
- Lär dig hur AlphaFold fungerar.
- Lär dig hur du tolkar AlphaFold förutsägelser och resultat.
TensorFlow Lite for Embedded Linux
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare som vill använda TensorFlow Lite för att distribuera modeller för djupinlärning på inbäddade enheter.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Installera och konfigurera Tensorflow Lite på en inbäddad enhet.
- Förstå de begrepp och komponenter som ligger bakom TensorFlow Lite.
- Konvertera befintliga modeller till format TensorFlow Lite för exekvering på inbäddade enheter.
- Arbeta inom begränsningarna för små enheter och TensorFlow Lite, samtidigt som du lär dig hur du utökar omfattningen av operationer som kan köras.
- Implementera en modell för djupinlärning på en inbäddad enhet som kör Linux.