Computer Vision Training in Moldova

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor, cercetătorilor și oamenilor de știință din domeniul datelor de nivel intermediar și avansat care doresc să învețe cum să implementeze detectarea obiectelor în timp real folosind YOLOv7. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți conceptele fundamentale de detectare a obiectelor.
• Instalați și configurați YOLOv7 pentru sarcinile de detectare a obiectelor.
.
• Învățați și testați modele personalizate de detectare a obiectelor folosind YOLOv7.
.
• Integrați YOLOv7 cu alte cadre și instrumente de viziune computerizată.
.
• Rezolvați problemele comune legate de implementarea YOLOv7.
.

SimpleCV este un cadru open source - ceea ce înseamnă că este o colecție de biblioteci și software pe care le puteți utiliza pentru a dezvolta aplicații de vizualizare. Vă permite să lucrați cu imaginile sau fluxurile video provenite de la camerele web, camerele Kinects, FireWire și IP sau telefoanele mobile. Vă ajută să construiți programe software pentru a vă face diferitele tehnologii nu numai să vedeți lumea, ci și să o înțelegeți. Public Acest curs este adresat inginerilor și dezvoltatorilor care doresc să dezvolte aplicații de vizibilitate prin intermediul computerului cu SimpleCV.

Caffe este un cadru de învățare profund făcut în expresie, viteză și modularitate în minte. Acest curs explorează aplicarea Caffe ca cadru de învățare profundă pentru recunoașterea imaginii folosind MNIST ca exemplu Public Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de la Deep Learning și pentru inginerii interesați să utilizeze Caffe ca cadru. După finalizarea acestui curs, delegații vor putea:

• să înțeleagă structura și mecanismele de implementare a lui Caffe
• efectuați sarcinile și configurația mediului de instalare / producție / arhitecturii
• evaluarea calității codului, efectuarea depanării, monitorizarea
• să implementeze producția avansată, cum ar fi modelele de formare, punerea în aplicare a straturilor și logarea

Marvin este o extensibil, Cross-Platform, Open-Source de imagine și de procesare video cadru dezvoltat în Java.   dezvoltatorii pot folosi Marvin pentru a manipula imagini, extrage caracteristici din imagini pentru sarcini de clasificare, generează cifre algoritmic, procesează Seturile de date ale fișierelor video și configurați automatizarea unității de testare. niște de la Marvin & #39; s vizual cerere a cuprinde filtering, augmentată realitate, obiect Tracking și Deplasare Detection. în acest instructor-condus, Live curs participanții vor învăța principiile de imagine și video de analiză și de a utiliza Marvin Framework și a imaginii sale algoritmi de procesare pentru a construi propria lor cerere. format al cursului

• principiile de bază ale analizei imaginilor, analiza video și cadrul Marvin sunt introduse pentru prima dată. Elevilor li se oferă sarcini bazate pe proiecte care le permit să practice conceptele învățate. Până la sfârșitul clasei, participanții își vor fi dezvoltat propria aplicație folosind Marvin Framework și bibliotecile.

Computer Vision este un câmp care implică extragerea, analizarea și înțelegerea automată a informațiilor utile din media digitală. Python este un limbaj de programare la nivel înalt, renumit pentru sintaxa și lizibilitatea codurilor sale. În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța elementele de bază ale Computer Vision în timp ce pășesc prin crearea unui set de aplicații simple Computer Vision folosind Python . Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Înțelegeți elementele de bază ale viziunii Computer
• Utilizați Python pentru a implementa activități Computer Vision
• Construiți propriile sisteme de detectare a feței, obiectelor și mișcărilor

Public

• Programatorii Python interesați de Computer Vision

Formatul cursului

• Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să construiască o mașină care se conduce singură folosind tehnici de învățare profundă. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Utilizați Keras pentru a construi și antrena o rețea neuronală convoluțională.
• Utilizați tehnici de viziune pe calculator pentru a identifica benzile de circulație într-un proiect de conducere autonomă.
.
• Antrenați un model de învățare profundă pentru a diferenția semnele de circulație.
• Simulați o mașină complet autonomă.
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor care doresc să construiască modele de detectare și urmărire a obiectelor accelerate de hardware pentru a analiza datele video în flux. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați mediul de dezvoltare, software-ul și bibliotecile necesare pentru a începe dezvoltarea.
.
• Construiți, antrenați și implementați modele de învățare profundă pentru a analiza fluxurile video în direct.
.
• Identificați, urmăriți, segmentați și preziceți diferite obiecte în cadrul cadrelor video.
.
• Optimizați modelele de detectare și urmărire a obiectelor.
.
• Desfășurați o aplicație de analiză video inteligentă (IVA).
.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de back-end și oamenilor de știință care doresc să încorporeze modele YOLO pre-antrenate în programele lor orientate spre întreprindere și să implementeze componente rentabile pentru detectarea obiectelor. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Instalați și configurați instrumentele și bibliotecile necesare pentru detectarea obiectelor folosind YOLO.
.
• Personalizați Python aplicații în linie de comandă care funcționează pe baza modelelor pre-antrenate YOLO.
.
• Implementați cadrul modelelor YOLO preinstruite pentru diverse proiecte de viziune computerizată.
.
• Convertiți seturile de date existente pentru detectarea obiectelor în format YOLO.
• Înțelegeți conceptele fundamentale ale algoritmului YOLO pentru viziunea computerizată și/sau învățarea profundă.
.

OpenFace este un software bazat pe Python și Torch, bazat pe cercetare FaceNet a Google, bazată pe tehnologia opensource, în timp real În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească componentele OpenFace pentru a crea și implementa o aplicație de recunoaștere facială Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Lucrați cu componentele OpenFace, inclusiv dlib, OpenVC, Torch, și nn4 pentru a implementa detectarea feței, alinierea și transformarea Aplicați OpenFace aplicațiilor din lumea reală, cum ar fi supravegherea, verificarea identității, realitatea virtuală, jocurile și identificarea clienților repetate etc Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Această instruire instruită live introduce programul software, hardware și pasul treptei necesare pentru a construi un sistem de recunoaștere facială de la zero Recunoașterea facială este cunoscută și ca Recunoașterea feței Hardware-ul folosit în acest laborator include Rasberry Pi, un modul de cameră, servo (opțional), etc Participanții sunt responsabili pentru achiziționarea acestor componente Software-ul folosit include OpenCV, Linux, Python, etc Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați Linux, OpenCV și alte utilitare de software și biblioteci pe un Rasberry Pi Configurați OpenCV pentru captarea și detectarea imaginilor faciale Înțelegeți diferitele opțiuni pentru ambalarea unui sistem Rasberry Pi pentru utilizarea în medii reale Adaptați sistemul pentru o varietate de cazuri de utilizare, inclusiv supravegherea, verificarea identității etc Public Dezvoltatori Tehnicieni de hardware / software Persoane fizice din toate industriile hobbyists Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Alte opțiuni hardware și software includ: Arduino, OpenFace, Windows etc Dacă doriți să utilizați oricare dintre acestea, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .

Model Matching este o tehnică folosită pentru a localiza tiparele specificate în cadrul unei imagini. Poate fi utilizat pentru a determina existența unor caracteristici specificate în cadrul unei imagini capturate, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabrică sau dimensiunile specificate ale unei componente. Este diferit de „ Pattern Recognition ” (care recunoaște tiparele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane asociate) prin faptul că dictează în mod specific ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul cursului

• Acest curs introduce abordările, tehnologiile și algoritmii folosiți în câmpul de potrivire a modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision .

Scilab este o limbă bine dezvoltată, gratuită și deschisă la nivel înalt pentru manipularea datelor științifice Utilizat pentru statistici, grafică și animație, simulare, procesare de semnale, fizică, optimizare și multe altele, structura sa centrală de date este matricea, simplificând multe tipuri de probleme în comparație cu alternative, cum ar fi FORTRAN și derivatele C Este compatibil cu limbi precum C, Java și Python, făcându-l potrivit pentru a fi utilizat ca supliment la sistemele existente În această instruire instruită, participanții vor învăța avantajele Scilab în comparație cu alternative precum Matlab, elementele de bază ale sintaxei Scilab, precum și unele funcții avansate și interfața cu alte limbi utilizate pe scară largă, în funcție de cerere Cursul se va încheia cu un scurt proiect concentrat pe prelucrarea imaginilor Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor avea o înțelegere a funcțiilor de bază și a unor funcții avansate ale Scilab și vor avea resursele necesare pentru a-și continua extinderea cunoștințelor Public Oamenii de știință și inginerii de date, în special cu interes în prelucrarea imaginilor și recunoașterea facială Formatul cursului Curs de parte, discuții parțiale, exerciții și practici intensive de manevră, cu un proiect final .

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) este o platformă de învățare scalabilă profundă dezvoltată de Baidu În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească PaddlePaddle pentru a permite învățarea profundă în aplicațiile lor de produse și servicii Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Configurați și configurați PaddlePaddle Creați o rețea neuronală convoluțională (CNN) pentru recunoașterea imaginilor și detectarea obiectelor Crearea unei rețele neuronale recurente (RNN) pentru analiza sentimentului Creați o învățare profundă pe sistemele de recomandare pentru a ajuta utilizatorii să găsească răspunsuri Preziceți ratele de clic (CTR), clasificați seturile de imagini largescale, efectuați recunoașterea optică a caracterelor (OCR), căutați în funcție de rang, detectați viruși de computer și implementați un sistem de recomandări Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

Fiji este un pachet de procesare a imaginilor opensource care îmbină ImageJ (un program de procesare a imaginilor pentru imagini științifice multidimensionale) și un număr de pluginuri pentru analiza științifică a imaginilor În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească distribuția Fiji și programul său ImageJ, pentru a crea o aplicație de analiză a imaginii Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați caracteristicile programabile avansate ale Fiji și componentele software pentru a extinde ImageJ Stitch imagini mari 3d de la placi care se suprapun Actualizați automat o instalare Fiji la pornire utilizând sistemul de actualizare integrat Selectați dintr-o gamă largă de limbi de scripting pentru a crea soluții personalizate de analiză a imaginilor Folosiți bibliotecile puternice din Fiji, cum ar fi ImgLib, pe seturile de date bioimagice mari Implementați aplicația și colaborați cu alți oameni de știință pe proiecte similare Public Oamenii de știință Cercetătorii Dezvoltatori Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) este o bibliotecă open-source cu licență BSD care include câteva sute de algoritmi de computer vision.PublicAcest curs este destinat inginerilor și arhitecților care doresc să utilizeze OpenCV pentru proiecte de viziune computerizată

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru învățare profundă. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Vizualizați, încărcați și clasificați imagini și videoclipuri folosind OpenCV 4.
.
• Implementați învățarea profundă în OpenCV 4 cu TensorFlow și Keras.
.
• Executați modele de învățare profundă și generați rapoarte de impact din imagini și videoclipuri.