Computer Vision mit Python Schulung

Dieser intensive, praxisorientierte Kurs behandelt fortgeschrittene Python-Techniken, bewährte Engineering-Praktiken und gängige Design Patterns für die Entwicklung wartbarer, testbarer und hochperformanter Python-Anwendungen. Schwerpunkte liegen auf modernen Werkzeugen, Typisierung, Concurrent-City-Modellen, Architekturmustern und deploymentsfertigen Workflows.

Diese Dozenten-geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die professionelle Praktiken und Patterns für produktionsreife Python-Systeme adoptieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Python-Typisierung, Dataclasses und Type-Checking anwenden, um die Code-Zuverlässigkeit zu erhöhen.
• Design Patterns und Architekturprinzipien nutzen, um robuste Anwendungen zu strukturieren.
• Concurrentity und Parallelität korrekt mit asyncio und Multiprocessing implementieren.
• Gut getesteten Code mit pytest, Property-Based Testing und CI-Pipelines erstellen.
• Python-Anwendungen profilieren, optimieren und für den Produktionsbetrieb härten.
• Python-Projekte mit modernen Werkzeugen und Containern paketieren, verbreiten und deployen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und kurze Demos.
• Tägliche praktische Laborübungen und Coding-Exercises.
• Capstone-Miniprojekt, das Patterns, Testing und Deployment integriert.

Optionen zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung oder einen Fokusbereich (Daten, Web oder Infrastruktur) zu wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zwecks Vereinbarung.

Dieser Kurs vermittelt praktische ingenieurtechnische Methoden zum Entwurf, zur Erstellung, zum Test und zum Deployment agenter (autonomer) Systeme in Python. Er behandelt die Agent-Loop, Tool-Integrationen, Speicher- und Zustandsverwaltung, Orchestrierungsmuster, Sicherheitsmassnahmen sowie Überlegungen für den produktiven Einsatz.

Diese instructor-led, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure, AI-Entwickler und Software-Ingenieure mit fortgeschrittenem bis mittlerem Kenntnisstand, die robuste, produktionsreife autonome Agenten in Python erstellen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Agent-Loop und Entscheidungsfindungs-Workflows entwerfen und implementieren.
• Externe Tools und APIs integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
• Kurzzeitige und langfristige Speicherarchitekturen für Agenten implementieren.
• Multischrittige Orchestrierungen und Komposition von Agenten koordinieren.
• Bewährte Methoden für Sicherheit, Zugriffskontrolle und Observierbarkeit bei bereitgestellten Agenten anwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Labore zum Erstellen von Agenten mit Python und beliebten SDKs.
• Projektbasierte Übungen, die deploybare Prototypen erzeugen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

 Vertieft sich in praktische Ansätze für Data Science und KI unter Verwendung von Python — ermöglicht Fachleuten, Daten zu erkunden, Machine-Learning-Modelle aufzubauen und KI-gestützte Anwendungen in Geschäfts kontexten einzusetzen; Behandelt CRISP-DM-Arbeitsabläufe, statistische Analysen, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning mit TensorFlow, Natural Language Processing, Big Data mit Spark sowie datengetriebenes Storytelling; Ideal für Anfänger, die eine Python-Zertifizierung im Bereich Data Science anstreben und sich auf analytische Tätigkeiten in der Berufspraxis vorbereiten möchten.

Künstliche Intelligenz mit Python bezeichnet die Entwicklung intelligenter Systeme mittels der umfangreichen Ökosystembibliotheken für KI und maschinelles Lernen von Python.

Dieser live moderierte, vom Dozenten geleitete Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Programmierer auf fortgeschrittenem Niveau, die KI-Lösungen mit Python entwerfen, implementieren und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses können die Teilnehmer: 

• KI-Algorithmen unter Verwendung der Kern-KI-Bibliotheken von Python implementieren.
• Mit überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernmodellen arbeiten.
• KI-Lösungen in bestehende Anwendungen und Arbeitsabläufe integrieren.
• Die Modellleistung evaluieren und diese für Genauigkeit und Effizienz optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um einen maßgeschneiderten Kurs für dieses Thema anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zwecks Vereinbarung.

Das CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) bietet leistungsstarke Tools für die Bereitstellung und Optimierung von Echtzeit-KI-Anwendungen im Bereich Computer Vision und NLP, insbesondere auf Huawei-Ascend-Hardware.

Diese Instructor-led-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Praktiker mit mittlerem Erfahrungsgrad, die Vision- und Sprachmodelle für Produktionsanwendungen mit dem CANN SDK entwickeln, bereitstellen und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung können Teilnehmer:

• CV- und NLP-Modelle mit CANN und AscendCL bereitstellen und optimieren.
• CANN-Tools nutzen, um Modelle zu konvertieren und in Echtzeit-Pipelines zu integrieren.
• Die Inferenzleistung für Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung und Stimmungsanalyse optimieren.
• Echtzeit-CV-/NLP-Pipelines für Edge- oder Cloud-basierte Bereitstellungsszenarien erstellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Demonstration.
• Praxisworkshop mit Modellbereitstellung und Leistungsmessung (Profiling).
• Live-Design von Pipelines anhand realer CV- und NLP-Anwendungsfälle.

Optionen zur Kursanpassung

• Bitte kontaktieren Sie uns, um eine individuelle Schulung für diesen Kurs zu vereinbaren.

Diese instruktorengestützte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler im Bereich künstliche Intelligenz (KI) auf mittlerem Niveau sowie Ingenieurinnen und Ingenieure für Computervision, die robuste Vision-Systeme für Anwendungen im autonomen Fahren entwickeln möchten.

Die Teilnehmenden können am Ende dieser Schulung:

• Die grundlegenden Konzepte der Computervision in autonomen Fahrzeugen verstehen.
• Algorithmen für Objekterkennung, Spurerkennung und semantische Segmentierung implementieren.
• Vision-Systeme mit anderen Subsystemen autonomer Fahrzeuge integrieren.
• Deep-Learning-Techniken für fortschrittliche Wahrnehmungsaufgaben anwenden.
• Die Leistung von Computervision-Modellen in realen Szenarien evaluieren.

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die ihr Verständnis der Computer Vision vertiefen und die Möglichkeiten von TensorFlow zur Entwicklung anspruchsvoller Bildverarbeitungsmodelle mit Google Colab erkunden möchten.

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

• Convolutional neural networks (CNNs) mit TensorFlow aufzubauen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente cloud-basierte Modellentwicklungen zu nutzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben zu implementieren.
• Computer-Vision-Modelle für reale Anwendungen bereitzustellen.
• Transfer Learning einzusetzen, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Die Ergebnisse von Bildklassifizierungsmodellen zu visualisieren und zu interpretieren.

Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler und Data Analysts mit mittlerem Kenntnissniveau, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy vertiefen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer folgendes können:

• Eine Entwicklungsumgebung einrichten, die Python, Pandas und NumPy umfasst.
• Eine Datenanalyseanwendung mit Pandas und NumPy erstellen.
• Fortgeschrittene Datenbereinigungs-, Sortierungs- und Filteroperationen durchführen.
• Aggregationsoperationen durchführen und Zeitreihendaten analysieren.
• Daten mithilfe von Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken visualisieren.
• Iren Code zur Datenanalyse debuggen und optimieren.

Dieses live-durchgeführte, instruktorbasierte Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Computer-Vision-Ingenieure, KI-Entwickler und IoT-Professionals mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die Computer-Vision-Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Grundlagen von Edge AI und deren Anwendungen in der Computer Vision zu verstehen.
• Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten für die Echtzeit-Bild- und Videoanalyse bereitzustellen.
• Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO und NVIDIA Jetson SDK zur Modellbereitstellung zu nutzen.
• KI-Modelle hinsichtlich Leistung, Energieeffizienz und niedriger Latenz bei der Inferenz zu optimieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger im Bereich der Strafverfolgung, die von manueller Gesichtsbeschaffung auf den Einsatz von KI-Tools für die Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen umsteigen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens verstehen.
• Die Basics der digitalen Bildverarbeitung und deren Anwendung in der Gesichtserkennung erlernen.
• Fähigkeiten im Umgang mit KI-Tools und -Frameworks zur Erstellung von Gesichtserkennungsmodellen entwickeln.
• Praxiserfahrung bei der Erstellung, dem Training und dem Testen von Gesichtserkennungssystemen sammeln.
• Ethische Überlegungen und bewährte Praktiken im Einsatz von Gesichtserkennungstechnologien verstehen.

Diese instructor-led Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die den FARM-Stack (FastAPI, React und MongoDB) nutzen möchten, um dynamische, leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die erforderliche Entwicklungsumgebung einzurichten, die FastAPI, React und MongoDB integriert.
• Die wesentlichen Konzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• Zu erlernen, wie man REST-APIs mit FastAPI erstellt.
• Zu erlernen, wie man interaktive Anwendungen mit React entwirft.
• Anwendungen (Frontend und Backend) mit dem FARM-Stack zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Diese von Dozierenden geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI mit Python nutzen möchten, um RESTful-APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Entwickeln von APIs mit Python und FastAPI einzurichten.
• APIs dank der FastAPI-Bibliothek schneller und einfacher zu erstellen.
• Zu erlernen, wie man Datenmodelle und Schemata auf Basis von Pydantic und OpenAPI erstellt.
• APIs mittels SQLAlchemy mit einer Datenbank zu verbinden.
• Sicherheit und Authentifizierung in APIs durch die Einsatz von FastAPI-Tools zu implementieren.
• Containerimages zu erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitzustellen.

Diese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene aus dem Bereich der Forschung und Laborpraxis, die Bilder von histologischem Gewebe, Blutzellen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Fiji-Oberfläche zu bedienen und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder vorzubereiten und zu optimieren, um eine bessere Analyse zu ermöglichen.
• Bilder quantitativ zu analysieren, darunter Zellzählungen und Flächenmessungen.
• Wiederkehrende Aufgaben durch Makros und Plugins zu automatisieren.
• Arbeitsabläufe für spezifische Bildanalyseanforderungen in der biologischen Forschung anzupassen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit mittlerem Kenntnisstand, die Vision Builder AI nutzen möchten, um automatische Inspektionssysteme für SMT-Prozesse (Surface-Mount-Technologie) zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer Folgendes:

• Automatische Inspektionen mit Vision Builder AI einrichten und konfigurieren.
• Hochwertige Bilder für die Analyse erfassen und vorverarbeiten.
• Logikbasierte Entscheidungen zur Fehlererkennung und Prozessvalidierung implementieren.
• Inspektionsberichte generieren und die Systemleistung optimieren.

Dieser vom Ausbilder geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Forscher und Data Scientists auf fortgeschrittenem Niveau, die lernen möchten, wie sie die Echtzeit-Objekterkennung mit YOLOv7 implementieren können.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die grundlegenden Konzepte der Objekterkennung zu verstehen.
• YOLOv7 für Objekterkennungsaufgaben zu installieren und einzurichten.
• Eigene Objekterkennungsmodelle mit YOLOv7 zu trainieren und zu testen.
• YOLOv7 in andere Computer-Vision-Frameworks und Tools zu integrieren.
• Häufige Probleme bei der Implementierung von YOLOv7 zu beheben.