YOLOv7: Real-time Object Detection met Computer Vision Training Cursus

Caffe is een deep learning framework ontworpen met expressiviteit, snelheid en modulariteit in gedachten.

Dit cursus verken de toepassing van Caffe als een Deep Learning framework voor beeldherkenning, waarbij MNIST als voorbeeld wordt gebruikt.

Doelgroep

Dit cursus is geschikt voor Deep Learning onderzoekers en ingenieurs die geïnteresseerd zijn in het gebruik van Caffe als framework.

Nadat de deelnemers deze cursus hebben voltooid, zullen zij in staat zijn om:

• de structuur en implementatiemechanismen van Caffe te begrijpen
• installatie-, productieomgeving- en architectuurtaakjes uit te voeren en configuraties toe te passen
• codekwaliteit te beoordelen, debuggen en bewaken uit te voeren
• geavanceerde productietaken zoals het trainen van modellen, implementatie van lagen en logboekregistratie uit te voeren

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 open-source afbeeldingsverwerkingspakket dat ImageJ (een afbeeldingsverwerkingsprogramma voor wetenschappelijke multidimensionele afbeeldingen) en een aantal plugins voor wetenschappelijke afbeeldingsanalyse bundelt.

In deze instructeur-geldeide, live training leren de deelnemers hoe ze de Fiji-distributie en het onderliggende ImageJ-programma kunnen gebruiken om een afbeeldingsanalyse-toepassing te creëren.

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

• Fiji's geavanceerde programmeringsfuncties en softwarecomponenten gebruiken om ImageJ uit te breiden
• Grote 3D-afbeeldingen samenstellen van overlappende tegels
• Een Fiji-installatie automatisch bijwerken bij opstarten met het geïntegreerde updatesysteem
• Uit een brede selectie aan scripttalen kiezen om aangepaste afbeeldingsanalyse-oplossingen te bouwen
• Fiji's krachtige bibliotheken, zoals ImgLib op grote bioafbeeldingendatasets gebruiken
• Hun toepassing implementeren en samenwerken met andere wetenschappers aan vergelijkbare projecten

Formaat van de Cursus

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

Cursus Aanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op 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.

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.

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.

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

SimpleCV is een open source framework, wat betekent dat het een verzameling bibliotheken en software is die je kunt gebruiken om vision-applicaties te ontwikkelen. Hiermee kunt u werken met de afbeeldingen of videostreams die afkomstig zijn van webcams, Kinects, FireWire- en IP-camera's of mobiele telefoons. Het helpt u software te bouwen om uw verschillende technologieën niet alleen de wereld te laten zien, maar ook te begrijpen.

Audiëntie

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en ontwikkelaars die computer vision-toepassingen willen ontwikkelen met SimpleCV.

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.