Computer Vision met Google Colab en TensorFlow Training Cursus

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op beginnende datascientists en IT-professionals die de basisprincipes van datascientie willen leren met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Google Colab installeren en navigeren.
• Basiscode in Python schrijven en uitvoeren.
• Datasetten importeren en verwerken.
• Visualisaties maken met behulp van Python bibliotheken.

Deze door een docent geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende datawetenschappers die willen leren hoe ze betekenisvolle en visueel aantrekkelijke data-visualisaties kunnen maken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Google Colab in te stellen en te navigeren voor data visualisatie.
• Verschillende soorten plots te maken met behulp van Matplotlib.
• Seaborn te gebruiken voor geavanceerde visualisatietechnieken.
• Plots aan te passen voor betere presentatie en duidelijkheid.
• Gegevens effectief te interpreteren en te presenteren met behulp van visuele hulpmiddelen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor wetshandhavers op beginnersniveau die willen overstappen van handmatige gezichtsschetsen naar het gebruik van AI-tools voor het ontwikkelen van gezichtsherkenningssystemen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van kunstmatige intelligentie en Machine Learning.
• Leer de basisprincipes van digitale beeldverwerking en de toepassing ervan in gezichtsherkenning.
• Ontwikkel vaardigheden in het gebruik van AI-tools en -frameworks om gezichtsherkenningsmodellen te maken.
• Doe praktijkervaring op in het maken, trainen en testen van gezichtsherkenningssystemen.
• Begrijp ethische overwegingen en best practices bij het gebruik van gezichtsherkenningstechnologie.

Fiji is een open-source beeldverwerkingspakket dat ImageJ (een beeldverwerkingsprogramma voor wetenschappelijke multidimensionale beelden) en een aantal plug-ins voor wetenschappelijke beeldanalyse bundelt.

In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze de Fiji-distributie en het onderliggende ImageJ-programma kunnen gebruiken om een toepassing voor beeldanalyse te maken.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Gebruik de geavanceerde programmeerfuncties en softwarecomponenten van Fiji om ImageJ uit te breiden
• Naai grote 3D-afbeeldingen van overlappende tegels
• Een Fiji-installatie automatisch bijwerken bij het opstarten met behulp van het geïntegreerde updatesysteem
• Kies uit een brede selectie scripttalen om aangepaste oplossingen voor beeldanalyse te bouwen
• Gebruik de krachtige bibliotheken van Fiji, zoals ImgLib, op grote bioimage-datasets
• Implementeer hun applicatie en werk samen met andere wetenschappers aan soortgelijke projecten

Vorm van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en oefenen.
• Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

Opties voor het aanpassen van cursussen

• Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginners tot gemiddelde onderzoekers en laboratoriumprofessionals die wensen om beelden te verwerken en te analyseren die betrekking hebben op histologische weefsels, bloedcellen, algen en andere biologische monsters.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De interface van Fiji te navigeren en de kernfuncties van ImageJ te gebruiken.
• Wetenschappelijke beelden te voorverwerken en te verbeteren voor een betere analyse.
• Beelden kwantitatief te analyseren, inclusief celtelling en oppervlaktemeting.
• Herhaalde taken te automatiseren met behulp van macros en plug-ins.
• Werkstroomprocessen aan te passen aan specifieke beelddanalyseeisen in biologische onderzoek.

Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en ontwikkelaars die machine learning-algoritmen efficiënt willen toepassen in de Google Colab omgeving.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Google Colab instellen en navigeren voor machine learning-projecten.
• Verschillende machine learning-algoritmen begrijpen en toepassen.
• Bibliotheken zoals Scikit-learn gebruiken om data te analyseren en voorspellingen te doen.
• Gebruik maken van gesuperviseerde en ongesuperviseerde leermodellen.
• Machine learning-modellen effectief optimaliseren en evalueren.

OpenCV (Open Source Computer Vision Bibliotheek: http://opencv.org) is een open-source BSD-gelicentieerde bibliotheek die enkele honderden computervisie-algoritmen bevat.

Audiëntie

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en architecten die OpenCV willen gebruiken voor computervisieprojecten

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor software-engineers die willen programmeren in Python met OpenCV 4 voor deep learning.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Bekijk, laad en classificeer afbeeldingen en video's met behulp van OpenCV 4.
• Implementeer deep learning in OpenCV, 4, met TensorFlow en Keras.
• Voer deep learning-modellen uit en genereer impactvolle rapporten op basis van afbeeldingen en video's.

OpenFace is Python en Torch gebaseerde open-source, real-time gezichtsherkenningssoftware gebaseerd op Google's FaceNet-onderzoek.

In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze de componenten van OpenFace kunnen gebruiken om een voorbeeldtoepassing voor gezichtsherkenning te maken en te implementeren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Werk met de componenten van OpenFace, waaronder dlib, OpenVC, Torch en nn4 om gezichtsdetectie, uitlijning en transformatie te implementeren
• Pas OpenFace toe op real-world toepassingen zoals bewaking, identiteitsverificatie, virtual reality, gaming en het identificeren van terugkerende klanten, enz.

Audiëntie

• Ontwikkelaars
• Datawetenschappers

Vorm van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening

Pattern Matching is een techniek die wordt gebruikt om gespecificeerde patronen in een afbeelding te lokaliseren. Het kan worden gebruikt om het bestaan van gespecificeerde kenmerken in een vastgelegd beeld te bepalen, bijvoorbeeld het verwachte label op een defect product in een fabriekslijn of de gespecificeerde afmetingen van een onderdeel. Het verschilt van "Pattern Recognition" (dat algemene patronen herkent op basis van grotere verzamelingen van verwante monsters) in die zin dat het specifiek dicteert waarnaar we op zoek zijn en ons vervolgens vertelt of het verwachte patroon bestaat of niet.

Vorm van de cursus

• Deze cursus introduceert de benaderingen, technologieën en algoritmen die worden gebruikt op het gebied van patroonherkenning zoals dat van toepassing is op Machine Vision.

Deze instructeurgeleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en data-analisten die Python programmeren willen leren van de grond af met behulp van Google Colab.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basis van de Python programmeertaal begrijpen.
• Python code in de Google Colab omgeving implementeren.
• Bestuursstructuren gebruiken om de stroom van een Python programma te beheren.
• Functies maken om code effectief te organiseren en te hergebruiken.
• Basisbibliotheken voor Python programmeren verkennen en gebruiken.

Deze live training onder leiding van een instructeur introduceert de software, hardware en het stapsgewijze proces die nodig zijn om een gezichtsherkenningssysteem vanaf nul op te bouwen. Gezichtsherkenning wordt ook wel Face Recognition genoemd.

De hardware die in dit lab wordt gebruikt, omvat Rasberry Pi, een cameramodule, servo's (optioneel), enz. Deelnemers zijn zelf verantwoordelijk voor de aanschaf van deze componenten. De gebruikte software omvat OpenCV, Linux, Python, enz.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer Linux, OpenCV en andere softwarehulpprogramma's en bibliotheken op een Rasberry Pi.
• Configureer OpenCV om gezichtsopnamen vast te leggen en te detecteren.
• Begrijp de verschillende opties voor het verpakken van een Rasberry Pi-systeem voor gebruik in real-world omgevingen.
• Pas het systeem aan voor een verscheidenheid aan gebruiksscenario's, waaronder bewaking, identiteitsverificatie, enz.

Vorm van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening

Notitie

• Andere hardware- en software-opties zijn onder meer: Arduino, OpenFace, Windows, enz. Als u een van deze wilt gebruiken, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Dit door een instructeur geleide live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op professionals met middelmatige kennis die Vision Builder AI willen gebruiken om geautomatiseerde inspectiesystemen te ontwerpen, implementeren en optimaliseren voor SMT (Surface-Mount Technology) processen.

Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat:

• Geautomatiseerde inspecties op te zetten en te configureren met Vision Builder AI.
• Hoge-kwaliteitsafbeeldingen verkrijgen en voorbereiden voor analyse.
• Logica-gebaseerde beslissingen implementeren voor defectendetekting en procesvalidatie.
• Inspectierapporten genereren en systeemprestaties optimaliseren.