YOLOv7: Echtzeit-Objekterkennung mit Computer Vision Schulung

Diese vom Dozenten geleitete Schulung in Schweiz deckt die Bereitstellung und Optimierung von CV- und NLP-Modellen mit Hilfe der CANN SDK für Ascend-Hardware ab. Die Teilnehmer lernen, wie sie Modelle konvertieren, in Live-Pipelines integrieren und die Inferenzleistung für Echtzeit-Erkennung und -Analyse verbessern.

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.

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 praxisorientierte Schulung zu Schweiz vermittelt die Grundlagen von Fiji und ImageJ für die biologische Forschung. Die Lernenden erwerben praktische Fähigkeiten in der Bildvorverarbeitung, der quantitativen Analyse und der Makro-Automatisierung, um Workflows für histologische Gewebe, Zellen und andere Proben zu optimieren und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen.

Entdecken Sie die Grundlagen der Computer Vision in diesem praxisorientierten, vom Dozenten geleiteten Training in Schweiz. Die Teilnehmer nutzen Python, um Systeme für Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bewegungserkennung zu erstellen. Dieser Kurs bietet eine praxisnahe Grundlage für Bildverarbeitung und Computer-Vision-Aufgaben.

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.