Datorseende med Google Colab och TensorFlow Träningskurs

Denna instruktörsskapad, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till avancerad nivå professionella som önskar utveckla sin kunskap om maskininlärningsmodeller, förbättra sina färdigheter i hyperparameter-tuning och lära sig hur man effektivt distribuerar modeller med hjälp av Google Colab.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera avancerade maskininlärningsmodeller med populära ramverk som Scikit-learn och TensorFlow.
• Optimerar modellens prestanda genom hyperparameter-tuning.
• Distribuera maskininlärningsmodeller i praktiska tillämpningar med hjälp av Google Colab.
• Samarbeta och hantera storskaliga maskininlärningsprojekt i Google Colab.

Denna instruktörsvägledna, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till nybörjande data vetenskapsmän och IT-professionals som vill lära sig grunderna i data vetenskap med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Ställa in och navigera i Google Colab.
• Skriva och exekvera grundläggande Python-kod.
• Importera och hantera datamängder.
• Skapa visualiseringar med hjälp av Python-bibliotek.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datavetenskapsmän och utvecklare på mellan nivå som vill förstå och tillämpa djupinlärningstekniker med hjälp av Google Colab-miljön.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Installera och navigera i Google Colab för djupinlärningsprojekt.
• Förstå grunderna i neurala nätverk.
• Implementera djupinlärningsmodeller med TensorFlow.
• Träna och utvärdera djupinlärningsmodeller.
• Använda avancerade funktioner i TensorFlow för djupinlärning.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom datavetenskap som vill lära sig hur man skapar meningsfulla och visuellt tilltalande datavisualiseringar.

Efter denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Installera och navigera Google Colab för datavisualisering.
• Skapa olika typer av diagram med Matplotlib.
• Använda Seaborn för avancerade visualiseringstekniker.
• Anpassa diagram för bättre presentation och klarhet.
• Tolka och presentera data effektivt med hjälp av visuella verktyg.

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 öppen källkodsbaserat bildbehandlingsprogram som kombinerar ImageJ (ett bildbehandlingsprogram för vetenskapliga flerdimensionella bilder) med en mängd plugins för vetenskaplig bildanalys.

I denna ledareledd, liveutbildning kommer deltagarna att lära sig hur man använder Fiji-distributionen och dess underliggande ImageJ-program för att skapa ett bildanalyseprogram.

När utbildningen är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Använda Fijis avancerade programmeringsfunktioner och programkomponenter för att utöka ImageJ
• Sammansätta stora 3D-bilder från överlappande delar
• Uppdatera en Fiji-installation automatiskt vid uppstart med det integrerade uppdateringssystemet
• Välja bland ett brett utbud av skriptspråk för att bygga anpassade bildanalyoslösningar
• Använda Fijis kraftfulla bibliotek, som ImgLib, på stora bioimagedatauppsättningar
• Distribuera sitt program och samarbeta med andra forskare på liknande projekt

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementering i en live-lab-miljö.

Kursanpassningsalternativ

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

Detta instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktas till nybörjare och mellannivåforskare samt laboratorieprofessionals som vill bearbeta och analysera bilder relaterade till histologiska vävnader, blodceller, alger och andra biologiska prover.

Vid slutet av denna träningskurs kommer deltagarna att kunna:

• Navigera Fijs gränssnitt och använda ImageJs kärnfunktioner.
• Förbearbeta och förbättra vetenskapliga bilder för bättre analys.
• Analysera bilder kvantitativt, inklusive cellräkning och areamätning.
• Automatisera upprepade uppgifter med hjälp av makron och plugins.
• Anpassa arbetsflöden för specifika bildanalyser inom biologisk forskning.

Detta instruktörledna, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktat till mellannivås dataanalytiker och utvecklare som önskar att effektivt applicera maskininlärningsalgoritmer med hjälp av Google Colab-miljön.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna kunna:

• Ställa in och navigera i Google Colab för maskininlärningsprojekt.
• Förstå och applicera olika maskininlärningsalgoritmer.
• Använda bibliotek som Scikit-learn för att analysera och förutse data.
• Implementera övervakade och oövervakade inlärningsmodeller.
• Optimerar och utvärderar maskininlärningsmodeller effektivt.

Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till datavetare och utvecklare på mellanavancerad nivå som vill tillämpa NLP-tekniker med Python i Google Colab.

Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:

• Förstå kärnkoncepten inom bearbetning av naturligt språk.
• Förbehandla och rensa textdata för NLP-uppgifter.
• Genomföra känsloanalys med hjälp av NLTK och SpaCy-biblioteken.
• Arbeta med textdata i Google Colab för skalbar och samarbetsinriktad utveckling.

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.

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, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och dataanalytiker på nybörjarnivå som vill lära sig Python-programmering från grunden med hjälp av Google Colab.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i Python-programmeringsspråket.
• Implementera Python-kod i Google Colab-miljö.
• Använda styrstrukturer för att hantera flödet i ett Python-program.
• Skapa funktioner för att organisera och återanvända kod effektivt.
• Uppleva och använda grundläggande bibliotek för Python-programmering.

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.