Real-Time Object Detection with YOLO Treningskurs

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 hjelp av OpenCV 4.
• Implementer dyp læring i OpenCV 4 med TensorFlow og Keras.
• Kjør dyplæringsmodeller og generer effektive rapporter fra bilder og videoer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen introduserer programvaren, maskinvaren og trinn-for-trinn-prosessen som trengs for å bygge et ansiktsgjenkjenningssystem fra bunnen av. Ansiktsgjenkjenning er også kjent som Face Recognition.

Maskinvaren som brukes i denne laboratoriet inkluderer Rasberry Pi, en kameramodul, servoer (valgfritt), etc. Deltakerne er selv ansvarlige for å kjøpe disse komponentene. Programvaren som brukes inkluderer OpenCV, Linux, Python, etc.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

Installer Linux, OpenCV og andre programvareverktøy og biblioteker på en Rasberry Pi. Konfigurer OpenCV for å ta og oppdage ansiktsbilder. Forstå de ulike alternativene for å pakke et Rasberry Pi-system for bruk i virkelige miljøer. Tilpass systemet for en rekke brukssaker, inkludert overvåking, identitetsverifisering, etc.

Format på kurset

Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Merk

Andre maskinvare- og programvarealternativer inkluderer: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Hvis du ønsker å bruke noen av disse, vennligst kontakt oss for å avtale.

Pattern Matching er en teknikk som brukes til å finne spesifiserte mønstre i et bilde. Det kan brukes til å bestemme eksistensen av spesifiserte egenskaper i et tatt bilde, for eksempel den forventede etiketten på et mangelfullt produkt på 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 den spesifikt dikterer hva vi leter etter, for så å fortelle oss om det forventede mønsteret eksisterer eller ikke.

Kursets format

• Dette kurset introduserer tilnærminger, teknologier og algoritmer som brukes i feltet mønster matching som det gjelder Machine Vision .

Caffe er en dyp læringsramme laget med uttrykk, hastighet og modularitet i tankene.

Dette kurset utforsker anvendelsen av Caffe som en Deep læringsramme for bildegjenkjenning ved bruk av MNIST som eksempel

Publikum

Dette kurset passer for Deep Learning forskere og ingeniører som er interessert i å bruke Caffe som rammeverk.

Etter fullført kurs vil delegatene kunne:

• forstå Caffe sin struktur og distribusjonsmekanismer
• utføre installasjons- / produksjonsmiljø / arkitekturoppgaver og konfigurasjon
• vurdere kodekvalitet, utfør feilsøking, overvåking
• implementere avansert produksjon som treningsmodeller, implementere lag og logging

Marvin er et utvidbart rammeverk på tvers av plattformer, åpen kildekode for bilde- og videobehandling utviklet i Java. Utviklere kan bruke Marvin til å manipulere bilder, trekke ut funksjoner fra bilder for klassifiseringsoppgaver, generere tall algoritmisk, behandle videofildatasett og sette opp enhetstestautomatisering.

Noen av Marvin sine videoapplikasjoner inkluderer filtrering, utvidet virkelighet, objektsporing og bevegelsesdeteksjon.

I dette instruktørledede, live kursdeltakerne vil lære prinsippene for bilde- og videoanalyse og bruke Marvin Framework og dets bildebehandlingsalgoritmer for å konstruere sin egen applikasjon.

Kursets format

De grunnleggende prinsippene for bildeanalyse, videoanalyse og Marvin Framework introduseres først. Studentene får prosjektbaserte oppgaver som lar dem praktisere begrepene som er lært. Ved slutten av timen vil deltakerne ha utviklet sin egen applikasjon ved hjelp av Marvin-rammeverket og bibliotekene.

Computer Vision er et felt som innebærer automatisk å trekke ut, analysere og forstå nyttig informasjon fra digitale medier. Python er et programmeringsspråk på høyt nivå kjent for sin klare syntaks og kodelesbarhet.

I denne instruktørledede, liveopplæringen, vil deltakerne lære det grunnleggende om Computer Vision når de går gjennom opprettelsen av et sett med enkel Computer Vision-applikasjon ved hjelp av Python .

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende i Computer Vision
• Bruk Python til å implementere Computer Vision-oppgaver
• Bygg sine egne ansikts-, objekt- og bevegelsesdeteksjonssystemer

Publikum

• Python programmerere som er interessert i Computer Vision

Kursets format

• Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og tung praktisk øvelse

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bygge en selvkjørende bil ved å bruke dyplæringsteknikker.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruk Keras til å bygge og trene et konvolusjonelt nevralt nettverk.
• Bruk datasynsteknikker for å identifisere kjørefelt i et selvkjørende prosjekt.
• Tren en dyp læringsmodell for å skille trafikkskilt.
• Simuler en helt autonom bil.

SimpleCV er et rammeverk med åpen kildekode - noe som betyr at det er en samling biblioteker og programvare som du kan bruke til å utvikle visjonsapplikasjoner. Det lar deg jobbe med bilder eller videostrømmer som kommer fra webkameraer, Kinects, FireWire og IP-kameraer, eller mobiltelefoner. Det hjelper deg med å bygge programvare for å gjøre de forskjellige teknologiene dine ikke bare til å se verden, men også forstå den.

Publikum

Dette kurset er rettet mot ingeniører og utviklere som søker å utvikle datavisjonsapplikasjoner med SimpleCV.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bygge maskinvareakselererte objektdeteksjons- og sporingsmodeller for å analysere streaming videodata.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer nødvendig utviklingsmiljø, programvare og biblioteker for å begynne utviklingen.
• Bygg, tren og distribuer dyplæringsmodeller for å analysere live videofeeder.
• Identifiser, spor, segmenter og forutsi forskjellige objekter innenfor videorammer.
• Optimaliser objektdeteksjons- og sporingsmodeller.
• Implementer en intelligent videoanalyse-applikasjon (IVA).

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere, forskere og dataforskere på middels til avansert nivå som ønsker å lære hvordan man implementerer objektdeteksjon i sanntid ved hjelp av YOLOv7.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene for gjenstandsdeteksjon.
• Installer og konfigurer YOLOv7 for objektdeteksjonsoppgaver.
• Tren og test tilpassede objektdeteksjonsmodeller ved å bruke YOLOv7.
• Integrer YOLOv7 med andre datasynsrammer og verktøy.
• Feilsøk vanlige problemer knyttet til implementering av YOLOv7.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvarefagfolk på mellomnivå som ønsker å utnytte AI og maskinlæring for å forbedre effektivitet og innovasjon innen programvareutvikling.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI og maskinlæring i automatisering av programvareutviklingsoppgaver.
• Implementer AI-verktøy for å generere kode, tester og dokumentasjon.
• Bruk AI-teknikker for kodeoptimalisering, kvalitetssikring og feilsøking.
• Integrer AI i DevOps- og CI/CD-rørledningene for forbedrede distribusjonsstrategier.
• Ta tak i etiske hensyn og utfordringer i AI-utvidet programvareutvikling.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvareutviklere på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å integrere AI-kodingsassistenter i utviklingsarbeidsflyten deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og evnene til AI-kodingsassistenter i programvareutvikling.
• Bruk forskjellige AI-kodeassistentverktøy for å automatisere rutinemessige kodeoppgaver.
• Integrer AI-kodingsassistenter i livssyklusen for programvareutvikling.
• Forbedre produktiviteten og fokusere på mer komplekse og kreative programmeringsoppgaver.
• Ta tak i etiske hensyn og ansvarlig bruk av AI i programvareutvikling.

Dette er en 5 dagers introduksjon til Data Science og AI.

Kurset blir levert med eksempler og øvelser ved bruk av Python

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot markedsførere som ønsker å bruke AI for å forbedre forbedre digitale markedsføringsstrategier gjennom verdifull kundeinnsikt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utnytt AI-programvare for å forbedre måten merker kobler til brukere på.
• Bruk chatbots for å optimalisere brukeropplevelsen.
• Øk produktiviteten og inntektene gjennom automatisering av oppgaver.