Curs de pregatire Computer Vision cu Python

Acest training condus de un instructor, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de inteligență artificială de nivel intermediar și inginerilor de viziune artificială care doresc să construiască sisteme robuste de viziune pentru aplicații de conducere autonomă.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege conceptele fundamentale ale viziunii artificiale în vehiculele autonome.
• Implementa algoritmi pentru detectarea obiectelor, detectarea benzilor și segmentarea semantică.
• Integra sisteme de viziune cu alte subsisteme ale vehiculelor autonome.
• Aplica tehnici de învățare profundă pentru sarcini avansate de percepție.
• Evalua performanța modelelor de viziune artificială în scenarii din lumea reală.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea viziunii artificiale și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de viziune folosind Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor în cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de viziune artificială.
• Să implementeze modele de viziune artificială pentru aplicații din lumea reală.
• Să folosească învățarea prin transfer pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python și analiștilor de date de nivel intermediar care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include Python, Pandas și NumPy.
• Să creeze o aplicație de analiză a datelor folosind Pandas și NumPy.
• Să efectueze operații avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Să realizeze operații de agregare și să analizeze serii de timp.
• Să vizualizeze date folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Să depisteze și să optimizeze codul lor de analiză a datelor.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat inginerilor de visione artificială de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de AI și profesioniștilor din domeniul IoT care doresc să implementeze și să optimizeze modele de visione artificială pentru procesare în timp real pe dispozitive edge.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale Edge AI și aplicațiile sale în visione artificială.
• Să implementeze modele de deep learning optimizate pe dispozitive edge pentru analiza de imagini și video în timp real.
• Să utilizeze framework-uri precum TensorFlow Lite, OpenVINO și NVIDIA Jetson SDK pentru implementarea modelelor.
• Să optimizeze modelele de AI pentru performanță, eficiență energetică și inferență cu latență redusă.

Acest training condus de un instructor, desfășurat live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat personalului de nivel începător din forțele de ordine care dorește să treacă de la schițarea facială manuală la utilizarea instrumentelor AI pentru dezvoltarea sistemelor de recunoaștere facială.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege elementele de bază ale Inteligenței Artificiale și Învățării Automate.
• Învăța elementele de bază ale procesării digitale a imaginilor și aplicarea acestora în recunoașterea facială.
• Dezvolta abilități în utilizarea instrumentelor și framework-urilor AI pentru a crea modele de recunoaștere facială.
• Dobândi experiență practică în crearea, antrenarea și testarea sistemelor de recunoaștere facială.
• Înțelege considerațiile etice și cele mai bune practici în utilizarea tehnologiei de recunoaștere facială.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească stiva FARM (FastAPI, React și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, de înaltă performanță și scalabile.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar care integrează FastAPI, React și MongoDB.
• Să înțeleagă conceptele, caracteristicile și beneficiile cheie ale stivei FARM.
• Să învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Să învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații (front-end și back-end) folosind stiva FARM.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Să creeze API-uri mai rapid și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Să învețe cum să creeze modele și scheme de date bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Să conecteze API-uri la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Să implementeze securitate și autentificare în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Să construiască imagini de container și să implementeze API-uri web pe un server cloud.

Acest training hands-on despre Moldova acoperă fundamentele Fiji și ImageJ pentru cercetarea biologică. Participanții dobândesc abilități practice în preprocesarea imaginilor, analiza cantitativă și automatizarea cu macro-uri, pentru a optimiza workflow-urile pentru țesuturi histologice, celule și alte probe, cu rezultate reproductibile.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să utilizeze Vision Builder AI pentru a proiecta, implementa și optimiza sisteme de inspecție automată pentru procesele SMT (Tehnologia de Montare pe Suprafață).

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să organizeze inspecții automate folosind Vision Builder AI.
• Să achiziționeze și să preproceseze imagini de înaltă calitate pentru analiză.
• Să implementeze decizii bazate pe logică pentru detectarea defectelor și validarea proceselor.
• Să genereze rapoarte de inspecție și să optimizeze performanța sistemului.

Acest training live, condus de un instructor, în Moldova (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor, cercetătorilor și data scientists cu nivel intermediar sau avansat, care doresc să învețe implementarea detectării obiectelor în timp real folosind YOLOv7.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• înțeleagă conceptele fundamentale ale detectării obiectelor;
• instaleze și configureze YOLOv7 pentru sarcini de detectare a obiectelor;
• antreneze și testeze modele custom de detectare a obiectelor folosind YOLOv7;
• integreze YOLOv7 cu alte framework-uri și instrumente de computer vision;
• rezolve probleme comune legate de implementarea YOLOv7.