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

Deze live training door een trainer over Nederland behandelt het implementeren en optimaliseren van CV- en NLP-modellen met behulp van de CANN SDK voor Ascend-hardware. Deelnemers leren modellen om te zetten, ze te integreren in live pipelines en de inferentieprestaties te verbeteren voor real-time detectie en analyse.

Deze interactieve training onder begeleiding van een docent in Nederland (online of op locatie) richt zich op AI-ontwikkelaars en computervisie-engineers met middenkadervaardigheden die visiesystemen willen ontwikkelen voor autonome rijapplicaties.

Na afronding van deze training kunnen deelnemers:

• De fundamentele begrippen van computervisie bij autonome voertuigen bevatten.
• Algorithmen implementeren voor objectdetectie, rijbaanherkenning en semantische segmentatie.
• Visiesystemen integreren met andere subsystemen van autonome voertuigen.
• Diepteleertechnieken toepassen bij geavanceerde perceptietaken.
• De prestaties van computervisiemodellen in reële situaties evalueren.

Deze interactieve, live-training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die hun kennis van computervisie willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen ontdekken om complexe visiemodellen te ontwikkelen via Google Colab.

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

• Convolutieneurale netwerken (CNN's) bouwen en trainen met TensorFlow.
• Google Colab gebruiken voor het efficiënt ontwikkelen van modellen in de cloud op schaalbare wijze.
• Technieken toepassen voor beeldvoorbereiding bij computervisietaken.
• Computervisiemodellen implementeren voor praktische toepassingen.
• Transfer learning benutten om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
• De resultaten van beeldclassificatiemodellen visualiseren en interpreteren.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) richt zich op computer vision-engineers, AI-ontwikkelaars en IoT-professionals met een gemiddelde tot gevorderde kennis die AI-modellen voor computervisie willen implementeren en optimaliseren voor real-time verwerking op edge-apparaten.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van Edge AI en diens toepassingen in computervisie te begrijpen.
• Geoptimaliseerde deep learning-modellen op edge-apparaten te implementeren voor real-time beeld- en videoverwerking.
• Frameworks zoals TensorFlow Lite, OpenVINO en NVIDIA Jetson SDK te gebruiken bij het implementeren van modellen.
• AI-modellen te optimaliseren met betrekking tot prestaties, energie-efficiëntie en snelle inferentie.

Deze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of ter plaatse) is bedoeld voor wetshandhavingspersoneel met minimale voorkennis die wil overstappen van handmatig gezichtsschetsen naar het gebruik van AI-tools voor het ontwikkelen van gezichtsherkenningssystemen.

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

• De basisprincipes van kunstmatige intelligentie en machine learning te begrijpen.
• De fundamentele concepten van digitale beeldverwerking en hun toepassing in gezichtsherkenning te leren.
• Vaardigheden te ontwikkelen in het gebruik van AI-tools en -frameworks om gezichtsherkenningsmodellen te creëren.
• Praktische ervaring op te doen met het ontwerpen, trainen en testen van gezichtsherkenningssystemen.
• De ethische aspecten en beste praktijken bij het gebruik van gezichtsherkenningstechnologie te bevatten.

Deze hands-on training in Nederland dekt de basis van Fiji en ImageJ voor biologisch onderzoek. Leerders verwerven praktische vaardigheden in beeldvoorverwerking, kwantitatieve analyse en macro-automatisatie om werkstromen voor histologische weefsels, cellen en andere monsters te optimaliseren met reproduceerbare resultaten.

Ontdek de basisbegrippen van computer vision in deze hands-on, door een instructeur geleide training in Nederland. Deelnemers gebruiken Python om systemen voor gezichtsdetectie, objectdetectie en bewegingsdetectie te bouwen. Deze cursus biedt een praktische basis in beeldverwerking en computer vision-taken.

Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op professionals met een gemiddelde kennisgraad die Vision Builder AI willen gebruiken om geautomatiseerde inspectiesystemen te ontwerpen, implementeren en optimaliseren voor SMT-processen.

Aan het einde van de training zijn deelnemers in staat tot:

• Geautomatiseerde inspecties instellen en configureren met Vision Builder AI.
• Hoogwaardige beelden verzamelen en voorbereiden voor analyse.
• Logische beslissingsregels toepassen voor het detecteren van defecten en valideren van processen.
• Inspectierapporten genereren en de prestaties van het systeem optimaliseren.