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-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und Fachleute des Gesundheitswesens, die KI für fortschrittliche Anwendungen im Gesundheitswesen mit Google Colab nutzen möchten.

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

• KI-Modelle für das Gesundheitswesen mit Google Colab zu implementieren.
• KI zur prädiktiven Modellierung in Gesundheitsdaten zu verwenden.
• Medizinische Bilder mit künstlich-intelligent gestützten Techniken zu analysieren.
• Ethische Überlegungen in KI-basierten Gesundheitslösungen zu erkunden.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Datenwissenschaftler und Ingenieure, die Google Colab und Apache Spark für das Verarbeiten und Analysieren von Big Data einsetzen möchten.

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

• Eine Big-Data-Umgebung mit Google Colab und Spark einzurichten.
• Große Datensätze effizient mit Apache Spark zu verarbeiten und zu analysieren.
• Big Data in einer kollaborativen Umgebung visualisieren.
• Apache Spark mit cloudbasierten Tools zu integrieren.

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.

Colab Pro ist eine cloudbasierte Umgebung für skalierbare Entwicklung, die Hochleistungs-GPUs, längere Laufzeiten und mehr Speicher für anspruchsvolle AI- und Datenwissenschaft-Aufgaben bietet.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Benutzer von Jupyter Notebooks, die Colab Pro für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und kollaborative Forschung in einer leistungsstarken Notebook-Oberfläche nutzen möchten.

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

• Cloudbasierte Jupyter Notebooks mit Colab Pro einrichten und verwalten.
• GPUs und TPUs für beschleunigte Berechnungen verwenden.
• Machine Learning-Workflows mithilfe beliebter Bibliotheken (z.B. TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) optimieren.
• Kollaborative Projekte mit Google Drive und externen Datenspeichern integrieren.

Format des Seminars

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praxisbeispiele in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Seminars

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Seminar kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.

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 leistungsstarkes Open-Source-Paket zur Bildverarbeitung, das ImageJ (ein für wissenschaftliche multidimensionale Bilder entwickeltes Programm) sowie eine umfassende Suite von Plugins für die wissenschaftliche Bildanalyse bündelt.

In dieser vom Instructor geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie die Fiji-Distribution und das zugrunde liegende ImageJ-Programm nutzen, um robuste Bildanalyse-Anwendungen zu erstellen.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Fiji’s erweiterte Programmierfunktionen und Softwarekomponenten zur Erweiterung der ImageJ-Funktionen zu nutzen
• Große 3D-Bilder aus überlappenden Kacheln zusammenzufügen
• Die Aktualisierung einer Fiji-Installation beim Start über das integrierte Aktualisierungssystem zu automatisieren
• Aus einer breiten Auswahl an Skripting-Sprachen zu wählen, um maßgeschneiderte Bildanalyse-Lösungen zu erstellen
• Fiji’s leistungsfähige Bibliotheken, wie z. B. ImgLib, effizient zur Verarbeitung großer bioimage-Datensätze zu nutzen
• Anwendungen bereitzustellen und effektiv mit anderen Wissenschaftlern an ähnlichen Projekten zusammenzuarbeiten

Format des Kurses

• Interaktiver Vortrag und Diskussion
• Umfangreiche Übungen und praktische Anwendung
• Praktische Umsetzung in einer Live-Lab-Umgebung

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, 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.

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.

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.