Computer Vision mit Python Schulung

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Softwareentwickler, die Dask im Python-Ökosystem einsetzen möchten, um große Datensätze zu erstellen, zu skalieren und zu analysieren.

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

• Die Umgebung einzurichten, um mit Dask und Python Big Data-Verarbeitung aufzubauen.
• Die Funktionen, Bibliotheken, Tools und APIs kennen zu lernen, die in Dask zur Verfügung stehen.
• Zu verstehen, wie Dask paralleles Rechnen in Python beschleunigt.
• Zu lernen, wie man das Python-Ökosystem (Numpy, SciPy und Pandas) mit Dask skaliert.
• Die Dask-Umgebung zu optimieren, um eine hohe Leistung bei der Verarbeitung großer Datensätze zu gewährleisten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler und Datenanalysten, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy verbessern möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas und NumPy enthält.
• Eine Datenanalyse-Anwendung mit Pandas und NumPy erstellen.
• Erweiterte Datenaufbereitung, -sortierung und -filterung durchführen.
• Agregationsoperationen durchführen und Zeitreihendaten analysieren.
• Daten mit Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken visualisieren.
• Ihren Datenanalyses-Code debuggen und optimieren.

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.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training 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.

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

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Erstellen von APIs mit Python und FastAPI einzurichten.
• Mithilfe der FastAPI-Bibliothek APIs schneller und einfacher zu erstellen.
• Zu lernen, wie man Datenmodelle und Schemas basierend auf Pydantic und OpenAPI erstellt.
• APIs mit SQLAlchemy an eine Datenbank anzubinden.
• Mithilfe der FastAPI-Tools Sicherheit und Authentifizierung in APIs zu implementieren.
• Container-Images zu bauen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitzustellen.

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

In dieser von einem Kursleiter geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie die Fiji-Distribution und das ihr zugrunde liegende Programm ImageJ verwenden, um eine Bildanalyseanwendung zu erstellen.

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

• die fortgeschrittenen Programmierfunktionen und Softwarekomponenten von Fiji zu nutzen, um ImageJ zu erweitern
• große 3D-Bilder aus sich überlappenden Kacheln zusammenzusetzen
• eine Fiji-Installation beim Start mit Hilfe des integrierten Update-Systems automatisch zu aktualisieren
• Wählen Sie aus einer großen Auswahl an Skriptsprachen, um eigene Bildanalyselösungen zu erstellen
• Nutzung der leistungsstarken Bibliotheken von Fiji, wie z. B. ImgLib, für große Biobilddatensätze
• Ihre Anwendung einsetzen und mit anderen Wissenschaftlern an ähnlichen Projekten zusammenarbeiten

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Praktische Umsetzung in einer Live-Laborumgebung.

Optionen zur Kursanpassung

• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs wünschen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf, um dies zu vereinbaren.

Dieser von einem Lehrer geleitete Live-Trainingskurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger- bis Mittelstufe-Forscher und Labormitarbeiter, die Bilder zu histologischen Geweben, Blutzellen, 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 Funktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder vorzubereiten und zu verbessern, um eine bessere Analyse zu ermöglichen.
• Bilddaten quantitativ zu analysieren, einschließlich Zellzählung und Flächenmessung.
• Wiederkehrende Aufgaben mit Makros und Plugins automatisieren.
• Workflows an die spezifischen Anforderungen der Bildanalyse in der biologischen Forschung anzupassen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und Entwickler, die Modin verwenden möchten, um parallele Berechnungen mit Pandas für eine schnellere Datenanalyse zu erstellen und zu implementieren.

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

• die notwendige Umgebung einzurichten, um mit der Entwicklung von Pandas-Workflows in großem Maßstab mit Modin zu beginnen.
• die Funktionen, die Architektur und die Vorteile von Modin zu verstehen.
• Die Unterschiede zwischen Modin, Dask und Ray kennen.
• Schnellere Durchführung von Pandas-Vorgängen mit Modin.
• Implementierung der gesamten Pandas API und Funktionen.

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.

OpenFace ist eine auf Python und Torch basierende Open-Source-Echtzeit-Gesichtserkennungssoftware, die auf der FaceNet-Forschung von Google beruht.

In dieser von einem Trainer geleiteten Live-Schulung lernen die Teilnehmer, wie sie die Komponenten von OpenFace verwenden, um eine Beispielanwendung für die Gesichtserkennung zu erstellen und einzusetzen.

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

• mit den OpenFace-Komponenten, einschließlich dlib, OpenVC, Torch und nn4, zu arbeiten, um Gesichtserkennung, -ausrichtung und -transformation zu implementieren
• OpenFace auf reale Anwendungen wie Überwachung, Identitätsüberprüfung, virtuelle Realität, Spiele, Identifizierung von Stammkunden usw. anzuwenden.

Zielgruppe

• Entwickler
• Datenwissenschaftler

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und intensive praktische Anwendung

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.

Diese Live-Schulung mit Trainer führt in die Software, die Hardware und den schrittweisen Prozess ein, der erforderlich ist, um ein Gesichtserkennungssystem von Grund auf aufzubauen. Gesichtserkennung ist auch bekannt als Face Recognition.

Die in diesem Kurs verwendete Hardware umfasst einen Rasberry Pi, ein Kameramodul, Servos (optional), etc. Die Teilnehmer sind für die Beschaffung dieser Komponenten selbst verantwortlich. Die verwendete Software umfasst OpenCV, Linux, Python, etc.

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

• Linux, OpenCV und andere Softwareprogramme und Bibliotheken auf einem Rasberry Pi zu installieren.
• OpenCV für die Erfassung und Erkennung von Gesichtsbildern zu konfigurieren.
• die verschiedenen Optionen für die Verpackung eines Rasberry Pi Systems für den Einsatz in realen Umgebungen zu verstehen.
• Anpassung des Systems für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, einschließlich Überwachung, Identitätsüberprüfung, etc.

Format des Kurses

• Teilweise Vorlesung, teilweise Diskussion, Übungen und umfangreiche praktische Übungen

Hinweis

• Andere Hardware- und Softwareoptionen sind: Arduino, OpenFace, Windows, usw. Wenn Sie eine dieser Optionen nutzen möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die Vision Builder AI zur Gestaltung, Implementierung und Optimierung automatisierter Inspektionsysteme für SMT-Prozesse (Surface-Mount Technology) einsetzen möchten.

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

• Automatische Inspektionen mit Vision Builder AI einzurichten und zu konfigurieren.
• Hochwertige Bilder für die Analyse aufzuzeichnen und vorzubereiten.
• Logikbasierte Entscheidungen zur Defektenerkennung und Prozessvalidierung umzusetzen.
• Inspektionsberichte zu erstellen und das Systemleistung zu optimieren.