Cursuri de pregatire Deep Learning pentru Viziune cu Caffe

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor de nivel intermediar până la avansat, inginerilor din domeniul învățării automate, cercetătorilor din domeniul învățării profunde și experților în viziune computerizată care doresc să își extindă cunoștințele și abilitățile în învățarea profundă pentru generarea de text în imagine.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitecturile și tehnicile avansate de învățare profundă pentru generarea text-imagine.
• Să implementeze modele complexe și optimizări pentru sinteza imaginilor de înaltă calitate.
• Să optimizeze performanța și scalabilitatea pentru seturi mari de date și modele complexe.
• Reglați hiperparametrii pentru o mai bună performanță și generalizare a modelului.
• Integrarea Stable Diffusion cu alte cadre și instrumente de învățare profundă

Această formare live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează biologilor care doresc să înțeleagă cum funcționează AlphaFold și să utilizeze modele AlphaFold ca ghid în studiile lor experimentale.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile de bază ale AlphaFold.
• Să învețe cum funcționează AlphaFold.
• Să învețe cum să interpreteze predicțiile și rezultatele AlphaFold.

Această formare live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Chainer pentru a construi și a antrena rețele neuronale în Python, făcând codul ușor de depanat.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să dezvolte modele de rețele neuronale.
• Să definească și să implementeze modele de rețele neuronale utilizând un cod sursă inteligibil.
• Să execute exemple și să modifice algoritmii existenți pentru a optimiza modelele de formare de învățare profundă, valorificând în același timp GPUs pentru performanțe ridicate.

Această antrenament live (online sau presenzial) în Moldova este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar, cercetătorilor de date și practicionerilor AI care doresc să folosească TensorFlow Lite pentru aplicațiile AI la bord.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentalele TensorFlow Lite și rolul său în AI la bord.
• Să dezvolte și optimizze modele de IA folosind TensorFlow Lite.
• Să deployeze modele TensorFlow Lite pe diferite dispozitive la bord.
• Să utilizeze instrumentele și tehnicile pentru conversia și optimizarea modelului.
• Să implementeze aplicații AI la bord practice folosind TensorFlow Lite.

Această formare live, guițată de un instrucțurator în Moldova (online sau pe locațiune), se adresează personalului de forțe de ordine la nivel de începător care dorește să treacă de la traseul manual al portretelor cu caracteristicile faciale la utilizarea unor instrumente AI pentru dezvoltarea sistemelor de recunoaștere a fețelor.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele Inteligenței Artificiale și Aprenderea Automată.
• Să învețe bazele procesării imaginilor digitale și aplicațiile sale în recunoașterea facială.
• Să dezvolte abilități în utilizarea instrumentelor și cadrelor AI pentru crearea modelelor de recunoaștere a fețelor.
• Să obțină experiență practică în crearea, antrenamentul și testarea sistemelor de recunoaștere facială.
• Să înțeleagă considerentele etice și cele mai bune practici în utilizarea tehnologiei de recunoaștere a fețelor.

Fiji este un pachet open-source de procesare a imaginilor care include ImageJ (un program de procesare a imaginilor pentru imagini științifice multidimensionale) și o serie de plugin-uri pentru analiza imaginilor științifice.

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze distribuția Fiji și programul ImageJ care stă la baza acesteia pentru a crea o aplicație de analiză a imaginilor.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să utilizeze caracteristicile avansate de programare și componentele software ale Fiji pentru a extinde ImageJ
• să coaseze imagini 3d mari din plăci suprapuse
• Să actualizeze automat o instalare Fiji la pornire utilizând sistemul de actualizare integrat
• Selectați dintr-o gamă largă de limbaje de scripting pentru a crea soluții personalizate de analiză a imaginilor
• Utilizarea bibliotecilor puternice Fiji, cum ar fi ImgLib pe seturi mari de date de bioimagini
• Să își implementeze aplicația și să colaboreze cu alți oameni de știință pe proiecte similare

Formatul cursului

• Prelegere și discuții interactive.
• O mulțime de exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire live condusă de instructor în Moldova (online sau la fața locului) este destinate cercetătorilor și profesioniștilor din laborator cu nivel începător până la intermediar, care doresc să proceseze și să analizeze imagini legate de țesuturi histologice, celule de sânge, alge și alte probe biologice.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor fi capabili să:

• Navigheze în interfața Fiji și folosească funcțiile de bază ale ImageJ.
• Preproceseze și îmbunătățească imagini științifice pentru o analiză mai bună.
• Analizeze imaginile în mod cuantitativ, inclusiv numărarea celulelor și măsurarea ariilor.
• Automatizeze sarcinile repetitive folosind macro-uri și plugin-uri.
• Personalizeze fluxurile de lucru pentru nevoile specifice de analiză a imaginilor în cercetarea biologică.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor sau oamenilor de știință din domeniul datelor care doresc să utilizeze Horovod pentru a rula instruiri distribuite de învățare profundă și să le extindă pentru a rula pe mai multe GPUs în paralel.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să ruleze traininguri de învățare profundă.
• Să instaleze și să configureze Horovod pentru a antrena modele cu TensorFlow, Keras, PyTorch și Apache MXNet.
• Să scaleze antrenamentele de învățare profundă cu Horovod pentru a rula pe mai multe GPUs.

OpenCV (Open Source Computer Vision Biblioteca: http://opencv.org) este o bibliotecă open-source cu licență BSD care include câteva sute de algoritmi de viziune computerizată.

Audiență

Acest curs se adresează inginerilor și arhitecților care doresc să utilizeze OpenCV pentru proiecte de computer vision

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru deep learning.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Vizualizați, încărcați și clasificați imagini și videoclipuri utilizând OpenCV 4.
• Să implementeze învățarea profundă în OpenCV 4 cu TensorFlow și Keras.
• Să ruleze modele de învățare profundă și să genereze rapoarte cu impact din imagini și videoclipuri.

Pattern Matching este o tehnică utilizată pentru a localiza modele specifice în cadrul unei imagini. Aceasta poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specifice în cadrul unei imagini capturate, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Este diferită de "Pattern Recognition" (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că dictează în mod specific ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul cursului

• Acest curs prezintă abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision.

Această instruire live (online sau la fața locului), condusă de un instructor, se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor, inginerilor din domeniul învățării automate și cercetătorilor din domeniul viziunii computerizate care doresc să valorifice Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile Stable Diffusion și modul în care funcționează pentru generarea de imagini.
• Să construiască și să antreneze modele Stable Diffusion pentru sarcini de generare a imaginilor.
• Să aplice Stable Diffusion la diverse scenarii de generare a imaginilor, cum ar fi inpainting, outpainting și traducerea de la imagine la imagine.
• Optimizarea performanței și stabilității modelelor Stable Diffusion.

Această instruire condusă de instrucțiune, live (online sau local) este adresată inginerilor care doresc să scrie, să încarce și să ruleze modele de învățare automată pe dispozitive cu memorie limitată.

La finalul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Instala TensorFlow Lite.
• Încărca modele de învățare automată pe un dispozitiv încorporat pentru a-l permite să detecteze vorbirea, să clasifice imagini, etc.
• Adăuga AI la dispozitivele fizice fără a depinde de conectivitatea rețelei.

Acest training în direct de instruire (online sau pe locație) este destinat profesionistilor intermediari care doresc să folosească Vision Builder AI pentru a concepe, implementa și optimiza sistemele automate de inspecții pentru procesele SMT (Surface-Mount Technology).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze inspecțiile automate folosind Vision Builder AI.
• Să obțină și să preproceseze imagini de calitate ridicată pentru analiză.
• Să implementeze decizii bazate pe logică pentru detectarea defectelor și validarea procesului.
• Să genereze rapoarte de inspecție și să optimizeze performanța sistemului.