Computer Vision mit Google Colab und TensorFlow Schulung

Diese vom Dozenten geleitete, live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Wissen über Machine Learning-Modelle vertiefen, ihre Fähigkeiten im Hyperparameter-Tuning verbessern und lernen möchten, wie sie Modelle effektiv mit Google Colab bereitstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Fortgeschrittene Machine Learning-Modelle unter Verwendung beliebter Frameworks wie Scikit-learn und TensorFlow zu implementieren.
• Die Modellleistung durch Hyperparameter-Tuning zu optimieren.
• Machine Learning-Modelle in realen Anwendungen mit Google Colab bereitzustellen.
• Große Machine Learning-Projekte in Google Colab zu kooperieren und zu verwalten.

Diese von einem Trainer geleitete, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an datenwissenschaftliche Anfänger und IT-Professionals, die die Grundlagen der Datenanalyse mit Google Colab erlernen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab einzurichten und zu navigieren.
• grundlegende Python-Code zu schreiben und auszuführen.
• Datensätze zu importieren und zu verwalten.
• Visualisierungen mit Python-Bibliotheken zu erstellen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Ausbildung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die Deep-Learning-Techniken im Umfeld von Google Colab verstehen und anwenden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab für Deep-Learning-Projekte einrichten und bedienen.
• Grundlagen von neuronalen Netzen verstehen.
• Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow implementieren.
• Deep-Learning-Modelle trainieren und bewerten.
• Erweiterte Funktionen von TensorFlow für das Deep Learning nutzen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich Datenwissenschaften, die lernen möchten, wie man sinnvolle und visuell ansprechende Datenvisualisierungen erstellt.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab für Datenvisualisierung einrichten und bedienen.
• Verschiedene Arten von Diagrammen mit Matplotlib erstellen.
• Seaborn zur Anwendung fortgeschrittener Visualisierungsverfahren nutzen.
• Diagramme anpassen, um bessere Darstellung und Klarheit zu erzielen.
• Daten effektiv mit visuellen Werkzeugen interpretieren und präsentieren.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger im Bereich der Polizeiarbeit, die den Übergang vom manuellen Gesichtszeichnen zur Nutzung von KI-Tools für das Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen wünschen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Maschinelles Lernen zu verstehen.
• Die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung und deren Anwendung in der Gesichtserkennung zu erlernen.
• Fähigkeiten zur Nutzung von KI-Tools und Frameworks zur Erstellung von Gesichtserkennungsmodellen zu entwickeln.
• Praxiserfahrungen in der Entwicklung, Ausbildung und Testung von Gesichtserkennungssystemen zu sammeln.
• Ethische Überlegungen und Best Practices bei der Nutzung von Gesichtserkennungs-Technologien zu verstehen.

Fiji ist ein Open-Source-Bildverarbeitungsprogramm, das ImageJ (ein Bildverarbeitungsprogramm für wissenschaftliche mehrdimensionale Bilder) und eine Reihe von Plugins für die wissenschaftliche Bildanalyse enthält.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Trainingsession lernen die Teilnehmer, wie man die Fiji-Distribution und das zugrunde liegende ImageJ-Programm verwendet, um eine Bildanalyseanwendung zu erstellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Fiji erweitern, indem sie fortgeschrittene Programmierfunktionen und Softwarekomponenten nutzen
• große 3D-Bilder aus überlappenden Kacheln zusammensetzen
• die Fiji-Installation beim Start automatisch mit dem integrierten Updatesystem aktualisieren
• aus einer breiten Palette von Skriptsprachen wählen, um benutzerdefinierte Bildanalyselösungen zu erstellen
• Fiji-Powerbibliotheken wie ImgLib für große Bioimagedatensätze verwenden
• ihre Anwendung bereitstellen und mit anderen Wissenschaftlern an ähnlichen Projekten zusammenarbeiten

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte.

Dieses von einem Trainer geführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Forscher und Labortechniker, die Bilder im Zusammenhang mit histologischem Gewebe, Blutkörperchen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Fiji-Oberfläche zu navigieren und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder für eine bessere Analyse vorzubereiten und zu optimieren.
• Bilder quantitativ zu analysieren, einschließlich Zellzählung und Flächenmessung.
• Wiederkehrende Aufgaben mit Makros und Plugins zu automatisieren.
• Workflows für spezifische Bildanalysebedarfe in der biologischen Forschung anzupassen.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die maschinelle Lernalgorithmen effizient mit der Google Colab Umgebung anwenden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Google Colab für maschinelle Lernprojekte einzurichten und zu navigieren.
• Verschiedene maschinelle Lernalgorithmen zu verstehen und anzuwenden.
• Bibliotheken wie Scikit-learn zur Datenanalyse und Vorhersage zu verwenden.
• Überwachte und unüberwachte Lernmodelle zu implementieren.
• Maschinelle Lernmodelle effektiv zu optimieren und zu evaluieren.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Entwickler, die NLP-Techniken unter Verwendung von Python in Google Colab einsetzen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte des Natural Language Processing (NLP) zu verstehen.
• Textdaten für NLP-Aufgaben vorzubereiten und zu bereinigen.
• Sentimentanalyse unter Verwendung der Bibliotheken NLTK und SpaCy durchzuführen.
• Mit Textdaten unter Nutzung von Google Colab für skalierbare und kollaborative Entwicklung zu arbeiten.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) ist eine Open-Source BSD-lizenzierte Bibliothek, die mehrere hundert Computer-Vision-Algorithmen enthält.

Zielgruppe

Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Architekten, die OpenCV für Computer-Vision-Projekte nutzen möchten

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareingenieure, die in Python mit OpenCV 4 für Deep Learning programmieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Bilder und Videos mit OpenCV 4 betrachten, laden und klassifizieren.
• Deep Learning in OpenCV 4 mit TensorFlow und Keras zu implementieren.
• Deep-Learning-Modelle auszuführen und aussagekräftige Berichte aus Bildern und Videos zu erstellen.

Pattern Matching ist eine Technik zur Lokalisierung bestimmter Muster in einem Bild. Sie kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem aufgenommenen Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungsstraße oder die bestimmten Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von "Pattern Recognition" (das allgemeine Muster auf der Grundlage größerer Sammlungen verwandter Muster erkennt) dadurch, dass es spezifisch vorgibt, wonach wir suchen, und uns dann sagt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht.

Format des Kurses

• Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Musterabgleichs verwendet werden, wie er für Machine Vision gilt.

Dieser von einem Trainer geführte Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger-Entwickler und Datenanalysten, die das Programmieren mit Python von Grund auf unter Verwendung von Google Colab lernen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Python-Programmiersprache zu verstehen.
• Python-Code im Google Colab-Umfeld umzusetzen.
• Steuerungsstrukturen zur Verwaltung des Programmflusses in Python einzusetzen.
• Funktionen zu erstellen, um den Code effektiv zu organisieren und wiederverwenden zu können.
• Grundlegende Bibliotheken für das Python-Programmieren zu erkunden und zu verwenden.

Dieses instruktionsbasierte Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Vision Builder AI nutzen möchten, um automatisierte Prüfsysteme für SMT-Prozesse zu gestalten, umzusetzen und zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Automatisierte Prüfungen mit Vision Builder AI einzurichten und zu konfigurieren.
• Hochwertige Bilder für die Analyse aufzunehmen und vorzubereiten.
• Logikbasierte Entscheidungen zur Defektenerkennung und Prozessvalidierung umzusetzen.
• Prüfberichte zu generieren und die Systemleistung zu optimieren.