Deep Learning for Vision with Caffe Träningskurs

OpenFace är Python och Torch baserad på ansiktsigenkänningsprogramvara med öppen källkod i realtid baserad på Googles FaceNet-forskning.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man använder OpenFaces komponenter för att skapa och distribuera ett exempel på ansiktsigenkänningsapplikation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Arbeta med OpenFace-komponenter, inklusive dlib, OpenVC, Torch och nn4 för att implementera ansiktsigenkänning, justering och transformation
• Använd OpenFace på verkliga applikationer som övervakning, identitetsverifiering, virtuell verklighet, spel och identifiering av återkommande kunder, etc.

Publik

• Utvecklare
• Datavetare

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Denna instruktörsledda, liveträning introducerar mjukvaran, hårdvaran och steg-för-steg-processen som behövs för att bygga ett ansiktsigenkänningssystem från grunden. Ansiktsigenkänning är också känt som Face Recognition.

Hårdvaran som används i detta labb inkluderar Rasberry Pi, en kameramodul, servon (tillval) etc. Deltagarna ansvarar själva för att köpa in dessa komponenter. Programvaran som används inkluderar OpenCV, Linux, Python etc.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera Linux, OpenCV och andra programverktyg och bibliotek på en Rasberry Pi.
• Konfigurera OpenCV för att fånga och upptäcka ansiktsbilder.
• Förstå de olika alternativen för att förpacka ett Rasberry Pi-system för användning i verkliga miljöer.
• Anpassa systemet för en mängd olika användningsfall, inklusive övervakning, identitetsverifiering etc.

Kursens upplägg

• Delvis föreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning

Not

• Andra hårdvaru- och mjukvarualternativ inkluderar: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Om du önskar använda någon av dessa, vänligen kontakta oss för att ordna.

Fiji är ett bildbehandlingspaket med öppen källkod som paketerar ImageJ (ett bildbehandlingsprogram för vetenskapliga flerdimensionella bilder) och ett antal plugins för vetenskaplig bildanalys.

I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig hur man använder Fiji-distributionen och dess underliggande ImageJ-program för att skapa en bildanalysapplikation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använd Fijis avancerade programmeringsfunktioner och programvarukomponenter för att utöka ImageJ
• Sy ihop stora 3d-bilder från överlappande brickor
• Uppdatera automatiskt en Fiji-installation vid start med hjälp av det integrerade uppdateringssystemet
• Välj från ett brett urval av skriptspråk för att skapa anpassade bildanalyslösningar
• Använd Fijis kraftfulla bibliotek, till exempel ImgLib, på stora biobildsdataset
• Distribuera deras applikation och samarbeta med andra forskare i liknande projekt

Kursens upplägg

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Massor av övningar och övning.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Marvin 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.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) är en skalbar djup lärplattform utvecklad av Baidu I den här instruktörsledningen, levande träning, kommer deltagarna att lära sig hur man använder PaddlePaddle för att möjliggöra djupt lärande i sina produkt- och tjänsteprogram Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Ställ in och konfigurera PaddlePaddle Ställ in ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för bildigenkänning och objektdetektering Ställ in ett återkommande neuralt nätverk (RNN) för sentimentanalys Ställ in djupt lärande på rekommendationssystem för att hjälpa användare att hitta svar Beräkna klickfrekvens (CTR), klassificera storskaliga bildsatser, utföra optisk teckenigenkänning (OCR), rangsökningar, upptäcka datavirus och implementera ett rekommendationssystem Publik utvecklare Datavetenskapare Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning .

Pattern Matching är en teknik som används för att lokalisera angivna mönster i en bild. Den kan användas för att fastställa förekomsten av angivna egenskaper i en tagen bild, till exempel den förväntade etiketten på en defekt produkt i en fabrikslinje eller de angivna måtten på en komponent. Det skiljer sig från "Pattern Recognition" (som känner igen allmänna mönster baserat på större samlingar av relaterade prover) genom att det specifikt dikterar vad vi letar efter och sedan berättar för oss om det förväntade mönstret finns eller inte.

 

Kursens upplägg

• Kursen introducerar de tillvägagångssätt, tekniker och algoritmer som används inom området mönstermatchning när det gäller Machine Vision.

Scilab är ett välutvecklat, gratis och open source-språk för vetenskaplig dataprofilering Används för statistik, grafik och animering, simulering, signalbehandling, fysik, optimering och mer, är dess centrala datastruktur matrisen, vilket förenklar många typer av problem jämfört med alternativ som FORTRAN och C-derivat Den är kompatibel med språk som C, Java och Python, vilket gör det lämpligt för användning som ett komplement till befintliga system I den här instruktionsutbildningen kommer deltagarna att lära sig fördelarna med Scilab jämfört med alternativ som Matlab, grunderna i Scilab-syntaxen samt vissa avancerade funktioner och gränssnitt med andra språk som används ofta, beroende på efterfrågan Kursen avslutas med ett kort projekt som fokuserar på bildbehandling I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att få förståelse för de grundläggande funktionerna och några avancerade funktioner i Scilab, och ha resurser att fortsätta utöka sin kunskap Publik Datavetenskapare och ingenjörer, särskilt med intresse för bildbehandling och ansiktsigenkänning Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och intensiv handson-övning, med ett slutprojekt .

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) är ett BSD-licensierat bibliotek med öppen källkod som innehåller flera hundra algoritmer för datorseende.

Publik

Kursen riktar sig till ingenjörer och arkitekter som vill använda OpenCV för datorseendeprojekt

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mjukvaruingenjörer som vill programmera i Python med OpenCV 4 för djupinlärning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Visa, ladda och klassificera bilder och videor med hjälp av OpenCV 4.
• Implementera djupinlärning i OpenCV, 4 med TensorFlow och Keras.
• Kör djupinlärningsmodeller och generera effektfulla rapporter från bilder och videor.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till datavetare på mellannivå 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 arkitekturer och tekniker för djupinlärning för text-till-bild-generering.
• Implementera komplexa modeller och optimeringar för högkvalitativ bildsyntes.
• Optimera prestanda och skalbarhet för stora datamängder och komplexa modeller.
• Justera hyperparametrar för bättre modellprestanda och generalisering.
• Integrera Stable Diffusion med andra ramverk och verktyg för djupinlärning

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare, maskininlärningsingenjörer och forskare inom datorseende som vill utnyttja Stable Diffusion för att generera bilder av hög kvalitet 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.
• Skapa och träna Stable Diffusion-modeller för bildgenereringsuppgifter.
• Tillämpa Stable Diffusion på olika bildgenereringsscenarier, såsom inpainting, outpainting och bild-till-bild-översättning.
• Optimera prestanda och stabilitet för Stable Diffusion-modeller.

Denna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till biologer som vill förstå hur AlphaFold fungerar och använda AlphaFold-modeller som guider 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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå, datavetare och AI-utövare som vill utnyttja TensorFlow Lite för Edge AI-applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i TensorFlow Lite och dess roll i Edge AI.
• Utveckla och optimera AI-modeller med hjälp av TensorFlow Lite.
• Distribuera TensorFlow Lite-modeller på olika gränsenheter.
• Använda verktyg och tekniker för modellkonvertering och optimering.
• Implementera praktiska Edge AI-applikationer med TensorFlow Lite.