Computer Vision met SimpleCV Training Cursus

De CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) biedt krachtige implementatie- en optimalisatietools voor real-time AI-toepassingen in computer vision en NLP, met name op Huawei Ascend-hardware.

Deze instructiegeleide live-training (online of ter plekke) is gericht op middenniveau AI-professionals die willen bouwen, implementeren en optimaliseren van visuele en taalmodellen met de CANN SDK voor productiegevallen.

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

• CV- en NLP-modellen te implementeren en optimaliseren met CANN en AscendCL.
• CANN-tools te gebruiken om modellen te converteren en ze in live-pijplijnen te integreren.
• Inference-prestaties te optimaliseren voor taken zoals detectie, classificatie en sentimentanalyse.
• Real-time CV/NLP-pijplijnen te bouwen voor implementatiescenario's aan de edge of in de cloud.

Cursusopzet

• Interactieve les en demonstratie.
• Handson lab met modelimplementatie en prestatieprofiling.
• Live-pijplijnontwerp met echte CV- en NLP-gebruiksgevallen.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om de details te bespreken.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars en computer vision engineers op intermediair niveau die robuuste visiesystemen voor toepassingen van zelfrijdende voertuigen willen bouwen.

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

• De basisconcepten van computer vision in zelfrijdende voertuigen te begrijpen.
• Algoritmen voor objectdetectie, baanherkenning en semantische segmentatie te implementeren.
• Visiesystemen te integreren met andere subsystemen van zelfrijdende voertuigen.
• Deep learning technieken toe te passen voor geavanceerde waarnemingstaken.
• De prestaties van computer vision modellen in real-world scenario's te evalueren.

Deze instructeurgeleide live training in Nederland (online of on-site) is gericht op geavanceerde professionals die hun begrip van computer vision willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow voor het ontwikkelen van soepelijke visiemodellen met Google Colab willen verkennen.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn:

• Convolutieve neurale netwerken (CNNs) te bouwen en trainen met TensorFlow.
• Google Colab te gebruiken voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelontwikkeling.
• Afbeeldingspreprocessing technieken toe te passen voor computer vision taken.
• Computer vision modellen in de praktijk te implementeren.
• Transfer learning te gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen te visualiseren en interpreteren.

Deze begeleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op computer vision engineers, AI-ontwikkelaars en IoT-professionals op intermediair tot gevorderd niveau die computer vision-modellen willen implementeren en optimaliseren voor real-time verwerking op edge-apparaten.

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

• De basisprincipes van Edge AI en de toepassingen ervan in computer vision te begrijpen.
• Geoptimaliseerde deep learning-modellen te implementeren op edge-apparaten voor real-time beeld- en video-analyse.
• Frameworks zoals TensorFlow Lite, OpenVINO, en NVIDIA Jetson SDK te gebruiken voor modelimplementatie.
• AI-modellen te optimaliseren voor prestaties, stroomverbruiksefficiëntie en laaglatentie-inferentie.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op beginnende medewerkers van de rechtshandhaving die willen overstappen van handmatig faciaal tekenen naar het gebruik van AI-tools voor het ontwikkelen van gezichtsherkenningsystemen.

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

• De basisprincipes van Artificial Intelligence en Machine Learning te begrijpen.
• De basisprincipes van digitale beeldverwerking en de toepassing ervan in gezichtsherkenning te leren.
• Vaardigheden te ontwikkelen in het gebruik van AI-tools en frameworks om gezichtsherkenningsmodellen te creëren.
• Handson ervaring op te doen met het creëren, trainen en testen van gezichtsherkenningsystemen.
• De ethische overwegingen en beste praktijken bij het gebruik van gezichtsherkenningstechnologie te begrijpen.

Fiji is een krachtig open-source pakket voor beeldverwerking dat ImageJ (een speciaal ontworpen programma voor wetenschappelijke multidimensionale beelden) bundelt met een uitgebreide suite van plugins voor wetenschappelijke beeldanalyse.

Tijdens deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers hoe ze de Fiji-distributie en het onderliggende ImageJ-programma kunnen benutten om robuuste beeldanalysetoepassingen te creëren.

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

• De geavanceerde programmeerfuncties en softwarecomponenten van Fiji te gebruiken om de mogelijkheden van ImageJ uit te breiden.
• Grote 3D-beelden samen te stellen vanuit overlappende tegels.
• De update van een Fiji-installatie tijdens het opstarten te automatiseren met behulp van het geïntegreerde updatesysteem.
• Een brede selectie aan scripttalen te kiezen om aangepaste beeldanalyseinstrumenten te bouwen.
• Krachtige bibliotheken van Fiji, zoals ImgLib, te gebruiken om grote bioafbeeldingsdatabases efficiënt te verwerken.
• Toepassingen te implementeren en effectief samen te werken met andere wetenschappers aan vergelijkbare projecten.

Indeling van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Uitgebreide oefeningen en praktische toepassing.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Mogelijkheden tot aanpassing van de cursus

• Om een op maat gemaakte training voor deze cursus aan te vragen, kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.

Deze instructeurgeleide live-training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot geavanceerde onderzoekers en laboratoriaprofessionals die afbeeldingen willen verwerken en analyseren met betrekking tot histologische weefsels, bloedcellen, algen en andere biologische monsters.

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

• De Fiji-interface te navigeren en ImageJ’s kernfuncties te gebruiken.
• Wetenschappelijke afbeeldingen voor betere analyse te verwerken en te verbeteren.
• Afbeeldingen kwantitatief te analyseren, waaronder celtelling en oppervlakteberekening.
• Herhaalde taken te automatiseren met behulp van macros en plugins.
• Werkprocessen aan te passen voor specifieke afbeeldingsanalysebehoeften in biologisch onderzoek.

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.

Computer Vision is een veld dat betrekking heeft op het automatisch extraheren, analyseren en begrijpen van nuttige informatie uit digitale media. Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en leesbaarheid van de code.

In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de basis van Computer Vision terwijl ze stap voor stap stappen zetten bij het maken van een set eenvoudige Computer Vision applicaties met behulp van Python.

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

• De basisprincipes van Computer Vision begrijpen
• Python gebruiken om Computer Vision taken te implementeren
• Hun eigen systemen voor gezichts-, object- en bewegingsdetectie bouwen

Audiëntie

• Python programmeurs die geïnteresseerd zijn in Computer Vision

Vorm van de cursus

• Deels lezing, deels discussie, oefeningen en veel praktische toepassing

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.

Dit trainer-geloodste live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op back-end ontwikkelaars en data scientists die voorgeleerde YOLO modellen willen integreren in hun bedrijfsgerichte programma's en kosteneffectieve componenten voor objectdetectie implementeren.

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

• De nodige tools en libraries te installeren en configureren die vereist zijn voor objectdetectie met YOLO.
• Aangepaste Python command-line applicaties te maken die werken op basis van voorgeleerde YOLO modellen.
• De framework van voorgeleerde YOLO modellen te implementeren voor diverse computer vision projecten.
• Bestaande datasets voor objectdetectie om te zetten naar YOLO formaat.
• De fundamentele concepten van het YOLO algoritme voor computer vision en/of deep learning te begrijpen.

Deze begeleide, live training in Nederland (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars, onderzoekers en data scientists van middel- tot geavanceerd niveau die willen leren hoe ze real-time objectdetectie kunnen implementeren met YOLOv7.

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

• De fundamentele concepten van objectdetectie te begrijpen.
• YOLOv7 te installeren en te configureren voor objectdetectietaken.
• Aangepaste objectdetectiemodellen te trainen en testen met YOLOv7.
• YOLOv7 te integreren met andere computer vision frameworks en tools.
• Gewone problemen bij de implementatie van YOLOv7 op te lossen.