SDK för Ascend och NLP-pipelines Träningskurs

LangGraph är ett ramverk för att bygga tillståndsbaserade, multi-aktörs LLM-applikationer som sammansatta grafer med bestående tillstånd och kontroll över exekvering.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-plattformingenjörer, DevOps för AI och ML-arkitekter som vill optimera, felsöka, övervaka och driva produktionsklara LangGraph-system.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa och optimera komplexa LangGraph-topologier för hastighet, kostnad och skalbarhet.
• Utveckla pålitlighet med upprepningar, tidsgränser, idempotens och återhämtning baserad på kontrollpunkter.
• Felsöka och spåra grafexekveringar, inspektera tillstånd och systematiskt återskapa produktionsproblem.
• Instrumentera grafer med loggar, mätvärden och spår, distribuera till produktion och övervaka SLAs och kostnader.

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on-implementering i en levande laboratoriemiljö.

Anpassningsalternativ för kursen

• För att be om en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom rättsväsendet som vill övergå från manuella ansiktsritningar till att använda AI-verktyg för att utveckla ansiktsigenkänningssystem.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Artificial Intelligence och Machine Learning.
• Lära sig grunderna i digital bildbehandling och dess tillämpning i ansiktsigenkänning.
• Utveckla färdigheter i att använda AI-verktyg och ramverk för att skapa ansiktsigenkänningsmodeller.
• Få praktisk erfarenhet av att skapa, träna och testa ansiktsigenkänningssystem.
• Förstå etiska överväganden och bästa praxis för användning av ansiktsigenkänningsteknologi.

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.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) vänder sig till forskare och laboratorieprofessionella på grundläggande till mellanavancerad nivå som vill bearbeta och analysera bilder relaterade till histologiska vävnader, blodceller, alger och andra biologiska prover.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Navigera i Fiji-gränssnittet och använda ImageJs kärnfunktioner.
• Förbehandla och förbättra vetenskapliga bilder för bättre analys.
• Analysera bilder kvantitativt, inklusive cellräkning och areamätning.
• Automatisera upprepade uppgifter med hjälp av makron och tillägg.
• Anpassa arbetsflöden för specifika bildanalysbehov inom biologisk forskning.

LangGraph är ett ramverk för att bygga grafstrukturerade LLM-applikationer som stöder planering, förgrening, verktygsanvändning, minne och kontrollerbar exekvering.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare, prompt-engineers och dataexperter på grundnivå som vill designa och bygga pålitliga, flerstegs-LLM-arbetsflöden med hjälp av LangGraph.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förklara grundläggande LangGraph-begrepp (noder, kanter, tillstånd) och när de ska användas.
• Bygga promptkedjor som förgrenas, kallar på verktyg och behåller minne.
• Integrera hämtning och externa API:er i grafarbetsflöden.
• Testa, felsöka och utvärdera LangGraph-appar för pålitlighet och säkerhet.

Utbildningens format

• Interaktiva föreläsningar och facklig diskussion.
• Guidade laborationer och kodgenomgångar i en sandbox-miljö.
• Scenariebaserade övningar i design, testning och utvärdering.

Alternativ för anpassning av kursen

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

LangGraph är ett ramverk för att sammansätta grafstrukturerade LLM-arbetsflöden som stöder förgrening, verktygsanvändning, minne och kontrollerad exekvering.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer och produktteam på mellannivå som vill kombinera LangGraphs graflogik med LLM-agentloopar för att bygga dynamiska, kontextmedvetna applikationer såsom kundsupportagenter, beslutsträd och informationshämtningsystem.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Designa grafbaserade arbetsflöden som samordnar LLM-agenter, verktyg och minne.
• Implementera villkorsstyrd vägledning, omstart och återfall för robust exekvering.
• Integra hämtning, API:er och strukturerade utdata i agentloopar.
• Utvärdera, övervaka och hårdna agentbeteende för pålitlighet och säkerhet.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och ledd diskussion.
• Guidade labbar och kodgenomgångar i en sandlåde-omgivning.
• Scenariebaserade designövningar och kollegiala granskningar.

Alternativ för kursanpassning

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

LangGraph är ett grafbaserat orkestreringsramverk som möjliggör villkorliga, flerstegs LLM- och verktygsarbetsflöden, idealiskt för att automatisera och personifiera innehållsflöden.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till marknadsförare, innehållsstrateger och automatiseringsutvecklare på mellanstadiet som vill implementera dynamiska, förgrenade e-postkampanjer och innehållsgenereringsflöden med hjälp av LangGraph.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa grafstrukturerade innehåll och e-postarbetsflöden med villkorlig logik.
• Integrera LLMs, APIs och datakällor för automatiserad personifiering.
• Hantera tillstånd, minne och kontext över flera steg i kampanjer.
• Utvärdera, övervaka och optimera arbetsflödesprestanda och leveransresultat.

Utbildningsformat

• Interaktiva föreläsningar och gruppdiskussioner.
• Praktiska övningar för att implementera e-postarbetsflöden och innehållsflöden.
• Scenariobaserade övningar om personifiering, segmentering och förgrening.

Alternativ för att anpassa kursen

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

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.

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

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.

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.

Denna instruktörledade, live-träningen i Sverige (online eller på plats) är avsedd för medelutbildade professionella som vill använda Vision Builder AI för att designa, implementera och optimera automatiserade inspektionsystem för SMT (Surface-Mount Technology)-processer.

Genom denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Sätta upp och konfigurera automatiserade inspektioner med Vision Builder AI.
• Hämta och förbehandla högkvalitativa bilder för analys.
• Implementera logikbaserade beslut för felidentifiering och processverifiering.
• Generera inspektionsrapporter och optimera systemyttrande.