Computer Vision with Google Colab and TensorFlow Träningskurs

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till brottsbekämpande personal på nybörjarnivå som vill övergå från manuell ansiktsskissning till att använda AI-verktyg för att utveckla ansiktsigenkänningssystem.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i artificiell intelligens och Machine Learning.
• Lär dig grunderna i digital bildbehandling och dess tillämpning inom 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 vid användning av ansiktsigenkänningsteknik.

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, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till forskare och laboratoriepersonal på nybörjar- till avancerad nivå som önskar bearbeta och analysera bilder relaterade till histologiska vävnader, blodceller, alger och andra biologiska prover.

Vid slutet av 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 repetitiva uppgifter med hjälp av makron och plugins.
• Anpassa arbetsflöden för specifika behov inom bildanalys i biologisk forskning.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till programmerare och utvecklare som vill använda Fn för att skapa serverlösa applikationer och tjänster.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Ställ in Fn för att skapa kataloger och funktioner.
• Skapa applikationer med hjälp av olika programmeringsspråk.
• Övervaka funktioner för att lösa problem i utvecklings- och distributionsfaserna.

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 (på plats eller på distans) riktar sig till utvecklare som vill använda OpenFaas för att skapa, bygga, testa, felsöka och distribuera händelsestyrda funktioner utan att behöva oroa sig för att hantera den underliggande serverinfrastrukturen.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera OpenFaas.
• Paketera valfri binärfil eller kod som en serverlös funktion utan upprepad kodning av standardplattor.
• Frikoppla från AWS Lambda för att undvika inlåsning.
• Distribuera händelsestyrda funktioner till en lokal server eller till molnet.

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, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mjukvaruingenjörer som vill utveckla parallella applikationer med hjälp av OpenMP.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå och använda parallell programmering med Fortran i OpenMP.
• Beräkna fraktaler parallellt för att återge flera pixlar och tecken.
• Implementera vektorprogrammering med SIMD-tillägg för HPC-system.
• Lägg till parallella block för att ange parallellitet med delat minne.

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.

Scilab är ett välutvecklat, fritt högnivåspråk med öppen källkod för manipulering av vetenskapliga data. Används för statistik, grafik och animering, simulering, signalbehandling, fysik, optimering och mer, dess centrala datastruktur är 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 den lämplig för användning som ett komplement till befintliga system.

I denna instruktörsledda utbildning kommer deltagarna att lära sig fördelarna med Scilab jämfört med alternativ som Matlab, grunderna i Scilab-syntaxen samt några avancerade funktioner och gränssnitt med andra allmänt använda språk, beroende på efterfrågan. Kursen avslutas med ett kort projekt med fokus på bildbehandling.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att ha ett grepp om de grundläggande funktionerna och några avancerade funktioner i Scilab, och ha resurser att fortsätta utöka sina kunskaper.

Publik

• Datavetare och ingenjörer, särskilt med intresse för bildbehandling och ansiktsigenkänning

Kursens upplägg

• En del föreläsning, en del diskussion, övningar och intensiv praktisk övning, med ett avslutande projekt

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.