Deep Learning for Vision med Caffe Treningskurs

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere på middels til avansert nivå, maskinlæringsingeniører, dyplæringsforskere og datasynseksperter som ønsker å utvide sine kunnskaper og ferdigheter innen dyp læring for tekst-til-bilde generering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå avanserte dyplæringsarkitekturer og teknikker for tekst-til-bilde generering.
• Implementer komplekse modeller og optimaliseringer for bildesyntese av høy kvalitet.
• Optimaliser ytelse og skalerbarhet for store datasett og komplekse modeller.
• Juster hyperparametre for bedre modellytelse og generalisering.
• Integrer Stable Diffusion med andre dyplæringsrammer og verktøy

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot biologer som ønsker å forstå hvordan AlphaFold fungerer og bruke AlphaFold-modeller som guider i sine eksperimentelle studier.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende prinsippene til AlphaFold.
• Finn ut hvordan AlphaFold fungerer.
• Lær hvordan du tolker AlphaFold spådommer og resultater.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot forskere og utviklere som ønsker å bruke Chainer til å bygge og trene nevrale nettverk i Python samtidig som koden er enkel å feilsøke.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å utvikle nevrale nettverksmodeller.
• Definer og implementer nevrale nettverksmodeller ved å bruke en forståelig kildekode.
• Utfør eksempler og modifiser eksisterende algoritmer for å optimalisere treningsmodeller for dyp læring mens du utnytter GPUer for høy ytelse.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere, datavitere og AI-praktikere som ønsker å utnyttet TensorFlow Lite for Edge AI-applikasjoner.

Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper for TensorFlow Lite og dens rolle i Edge AI.
• Utvikke og optimalisere AI-modeller ved hjelp av TensorFlow Lite.
• Implementere TensorFlow Lite-modeller på forskjellige kantenheter.
• Bruk verktøy og teknikker for modellkonvertering og optimalisering.
• Implementere praktiske Edge AI-applikasjoner ved hjelp av TensorFlow Lite.

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere innen politi og rettsvesen som ønsker å gå fra manuell ansiktstegning til bruk av AI-verktøy for utvikling av ansiktsgjennkjenningsystemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper om Kunstig Intelligens og Maskinlæring.
• Lære grunnleggende om digital bildebehandling og dens anvendelse i ansiktsgjennkjenning.
• Utvikle ferdigheter i å bruke AI-verktøy og rammeverk for å lage ansiktsgjennkjenningsmodeller.
• Få praktisk erfaring med å opprette, trene og teste ansiktsgjennkjenningsystemer.
• Forstå etiske overveielser og beste praksis for bruk av ansiktsgjennkjenningsteknologi.

Fiji er et åpen kildekode-bildebehandlingspakke som bundler ImageJ (en bildebehandlingsprogram for vitenskapelige flerdimensjonale bilder) og en rekke programtillegg for vitenskapelig bildeanalyse.

I denne instruktørløpte, live-treningen vil deltakerne lære hvordan de kan bruke Fiji-distribusjonen og dens underliggende ImageJ-program til å skape en bildeanalyseapplikasjon.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bruke Fijis avanserte programmeringsfunksjoner og programkomponenter for å utvide ImageJ
• Sammenføre store 3D-bilder fra overlappende tile-avbildninger
• Oppdatere en Fiji-installasjon automatisk ved oppstart ved hjelp av den integrerte oppdateringssystemet
• Velge mellom et bredt utvalg av skriptspråk for å bygge tilpassede bildeanalyse-løsninger
• Bruke Fijis kraftige biblioteker, som ImgLib, på store bioimage-datasett
• Distrere deres applikasjon og samarbeide med andre forskere om lignende prosjekter

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Håndtering i et live-lab-miljø.

Kursinnhold tilpassingsmuligheter

• For å be om et tilpasset kurs for dette tildel, vennligst kontakt oss for å organisere.

Dette instruktørbaserte, live-treningen i Norge (online eller på sted) er rettet mot nybegynner- og mellomnivå-forskere og laboratorieprofesjonelle som ønsker å behandle og analysere bilder relaterert til histologiske vev, blodceller, alger og andre biologiske prøver.

Ved slutt på denne treningen vil deltakerne kunne:

• Navigere i Fijis grensesnitt og bruke ImageJs kjernefunksjoner.
• Forbehandle og forbedre vitenskapelige bilder for bedre analyse.
• Analysere bilder kvantitativt, inkludert celle telling og arealmåling.
• Automatisere gjentakende oppgaver ved hjelp av makroer og plugins.
• Tilpasse arbeidsflyt for spesifikke bildeanalysebehov i biologisk forskning.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere eller dataforskere som ønsker å bruke Horovod til å kjøre distribuert dyplæringstrening og skalere den opp til å kjøre på tvers av flere GPU-er parallelt .

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å begynne å kjøre dyplæringstreninger.
• Installer og konfigurer Horovod for å trene modeller med TensorFlow, Keras, PyTorch og Apache MXNet.
• Skaler dyplæringstrening med Horovod for å kjøre på flere GPUs.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) er et åpen kildekode BSD-lisensiert bibliotek som inkluderer flere hundrevis av datasynsalgoritmer.

Publikum

Dette kurset er rettet mot ingeniører og arkitekter som ønsker å bruke OpenCV til datasynsprosjekter

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvareingeniører som ønsker å programmere i Python med OpenCV 4 for dyp læring.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Se, last inn og klassifiser bilder og videoer ved å bruke OpenCV 4.
• Implementer dyp læring i OpenCV 4 med TensorFlow og Keras.
• Kjør dyplæringsmodeller og generer effektive rapporter fra bilder og videoer.

Pattern Matching er en teknikk som brukes til å lokalisere spesifiserte mønstre i et bilde. Den kan brukes til å bestemme eksistensen av spesifiserte egenskaper i et tatt bilde, for eksempel forventet etikett på et defekt produkt i en fabrikklinje eller de spesifiserte dimensjonene til en komponent. Det er forskjellig fra "Pattern Recognition" (som gjenkjenner generelle mønstre basert på større samlinger av relaterte prøver) ved at det spesifikt dikterer hva vi leter etter, og deretter forteller oss om det forventede mønsteret eksisterer eller ikke.

Kursets format

• Dette kurset introduserer tilnærmingene, teknologiene og algoritmene som brukes innen mønstertilpasning slik det gjelder Machine Vision.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere, maskinlæringsingeniører og datasynsforskere som ønsker å utnytte Stable Diffusion til å generere bilder av høy kvalitet for en rekke bruksområder.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for Stable Diffusion og hvordan det fungerer for bildegenerering.
• Bygg og tren Stable Diffusion-modeller for bildegenereringsoppgaver.
• Bruk Stable Diffusion på ulike scenarier for bildegenerering, for eksempel innpainting, outpainting og bilde-til-bilde-oversettelse.
• Optimaliser ytelsen og stabiliteten til Stable Diffusion-modeller.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot ingeniører som ønsker å skrive, laste og kjøre maskinlæringsmodeller på svært små innebygde enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer TensorFlow Lite.
• Last inn maskinlæringsmodeller på en innebygd enhet for å gjøre den i stand til å oppdage tale, klassifisere bilder osv.
• Legg til AI til maskinvareenheter uten å stole på nettverkstilkobling.

Dette instructorledede, live treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomtrinnspersoner som ønsker å bruke Vision Builder AI til å designe, implementere og optimere automatiserte inspeksjonsystemer for SMT (Surface-Mount Technology) prosesser.

Ved sluttet av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp og konfigurere automatiserte inspeksjoner ved hjelp av Vision Builder AI.
• Få tak i og forbehandle høykvalitetsbilder for analyse.
• Implementere logikkbaserte beslutninger for feilopptegning og prosessverifisering.
• Generere inspeksjonsrapporter og optimere systemytelse.