Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing Treningskurs

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot telekomfagfolk på middels nivå, AI-ingeniører og IoT-spesialister som ønsker å utforske hvordan 5G nettverk akselererer Edge AI applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om 5G-teknologi og dens innvirkning på Edge AI.
• Distribuer AI-modeller optimalisert for applikasjoner med lav latens i 5G miljøer.
• Implementer sanntids beslutningstakingssystemer ved å bruke Edge AI og 5G tilkobling.
• Optimaliser AI-arbeidsbelastninger for effektiv ytelse på avanserte enheter.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-utøvere, forskere og utviklere på avansert nivå som ønsker å mestre de siste fremskrittene i Edge AI, optimalisere AI-modellene deres for edge-distribusjon og utforske spesialiserte applikasjoner på tvers av ulike bransjer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utforsk avanserte teknikker i Edge AI-modellutvikling og -optimalisering.
• Implementer banebrytende strategier for å distribuere AI-modeller på avanserte enheter.
• Bruk spesialiserte verktøy og rammeverk for avanserte Edge AI-applikasjoner.
• Optimaliser ytelsen og effektiviteten til Edge AI-løsninger.
• Utforsk innovative brukstilfeller og nye trender i Edge AI.
• Ta tak i avanserte etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-implementeringer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på mellomnivå, dataforskere og teknologientusiaster som ønsker å få praktiske ferdigheter i å distribuere AI-modeller på avanserte enheter for ulike applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene til Edge AI og dens fordeler.
• Sett opp og konfigurer edge computing-miljøet.
• Utvikle, trene og optimalisere AI-modeller for edge-distribusjon.
• Implementer praktiske AI-løsninger på edge-enheter.
• Evaluer og forbedre ytelsen til edge-distribuerte modeller.
• Ta tak i etiske og sikkerhetsmessige hensyn i Edge AI-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot lovhåndhevelsespersonell på nybegynnernivå som ønsker å gå over fra manuell ansiktsskisse til bruk av AI-verktøy for å utvikle ansiktsgjenkjenningssystemer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om kunstig intelligens og Machine Learning.
• Lær det grunnleggende om digital bildebehandling og dens bruk i ansiktsgjenkjenning.
• Utvikle ferdigheter i å bruke AI-verktøy og rammeverk for å lage ansiktsgjenkjenningsmodeller.
• Få praktisk erfaring med å lage, trene og teste ansiktsgjenkjenningssystemer.
• Forstå etiske hensyn og beste praksis ved bruk av ansiktsgjenkjenningsteknologi.

Fiji er en åpen kildekode bildebehandlingspakke som pakker ImageJ (et bildebehandlingsprogram for vitenskapelige flerdimensjonale bilder) og en rekke plugins for vitenskapelig bildeanalyse.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære å bruke Fiji-distribusjonen og dets underliggende ImageJ-program for å lage en bildeanalyseapplikasjon.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruk Fijis avanserte programmeringsfunksjoner og programvarekomponenter for å utvide ImageJ
• Sy store 3D-bilder fra overlappende fliser
• Oppdater automatisk en Fiji-installasjon ved oppstart ved hjelp av det integrerte oppdateringssystemet
• Velg fra et bredt utvalg av skriptspråk for å bygge tilpassede bildeanalyseløsninger
• Bruk Fijis kraftige biblioteker, som ImgLib på store biobildedatasett
• Distribuer applikasjonen deres og samarbeid med andre forskere om lignende prosjekter

Kursets format

• Interaktivt foredrag og diskusjon.
• Mye øvelser og trening.
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Alternativer for kurstilpasning

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot forskere på nybegynnernivå til mellomnivå og laboratoriefagfolk som ønsker å behandle og analysere bilder relatert til histologisk vev, blodceller, alger og andre biologiske prøver.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Naviger i Fiji-grensesnittet og bruk ImageJs kjernefunksjoner.
• Forbehandle og forbedre vitenskapelige bilder for bedre analyse.
• Analyser bilder kvantitativt, inkludert celletelling og arealmåling.
• Automatiser repeterende oppgaver ved hjelp av makroer og plugins.
• Tilpass arbeidsflyter for spesifikke bildeanalysebehov i biologisk forskning.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) er et åpen kildekode BSD-lisensiert bibliotek som inkluderer flere hundrevis av datasynsalgoritmer.

Publikum

Dette kurset er rettet mot ingeniører og arkitekter som ønsker å bruke OpenCV til datasynsprosjekter

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvareingeniører som ønsker å programmere i Python med OpenCV 4 for dyp læring.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Se, last inn og klassifiser bilder og videoer ved å bruke OpenCV 4.
• Implementer dyp læring i OpenCV 4 med TensorFlow og Keras.
• Kjør dyplæringsmodeller og generer effektive rapporter fra bilder og videoer.

OpenFace er Python og Torch basert åpen kildekode, sanntids ansiktsgjenkjenningsprogramvare basert på Googles FaceNet-forskning.

I denne instruktørledede, live-opplæringen vil deltakerne lære hvordan de bruker OpenFaces komponenter til å lage og distribuere en prøveapplikasjon for ansiktsgjenkjenning.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Arbeid med OpenFaces komponenter, inkludert dlib, OpenVC, Torch og nn4 for å implementere ansiktsgjenkjenning, justering og transformasjon
• Bruk OpenFace på applikasjoner fra den virkelige verden som overvåking, identitetsverifisering, virtuell virkelighet, spill og identifisering av gjentakende kunder, etc.

Publikum

• Utviklere
• Dataforskere

Format på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Pattern Matching er en teknikk som brukes til å lokalisere spesifiserte mønstre i et bilde. Den kan brukes til å bestemme eksistensen av spesifiserte egenskaper i et tatt bilde, for eksempel forventet etikett på et defekt produkt i en fabrikklinje eller de spesifiserte dimensjonene til en komponent. Det er forskjellig fra "Pattern Recognition" (som gjenkjenner generelle mønstre basert på større samlinger av relaterte prøver) ved at det spesifikt dikterer hva vi leter etter, og deretter forteller oss om det forventede mønsteret eksisterer eller ikke.

Kursets format

• Dette kurset introduserer tilnærmingene, teknologiene og algoritmene som brukes innen mønstertilpasning slik det gjelder Machine Vision.

Denne instruktørledede, live-opplæringen introduserer programvaren, maskinvaren og trinn-for-trinn-prosessen som trengs for å bygge et ansiktsgjenkjenningssystem fra bunnen av. Ansiktsgjenkjenning er også kjent som Face Recognition.

Maskinvaren som brukes i denne laboratoriet inkluderer Rasberry Pi, en kameramodul, servoer (valgfritt) osv. Deltakerne er selv ansvarlige for å kjøpe disse komponentene. Programvaren som brukes inkluderer OpenCV, Linux, Python osv.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer Linux, OpenCV og andre programvareverktøy og biblioteker på en Rasberry Pi.
• Konfigurer OpenCV for å ta og oppdage ansiktsbilder.
• Forstå de ulike alternativene for å pakke et Rasberry Pi-system for bruk i virkelige miljøer.
• Tilpass systemet for en rekke brukssaker, inkludert overvåking, identitetsverifisering, etc.

Format på kurset

• Del forelesning, del diskusjon, øvelser og tung praktisk praksis

Note

• Andre maskinvare- og programvarealternativer inkluderer: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Hvis du ønsker å bruke noen av disse, vennligst kontakt oss for å avtale.

Scilab er et velutviklet, gratis og åpen kildekode høynivåspråk for vitenskapelig datamanipulering. Brukt til statistikk, grafikk og animasjon, simulering, signalbehandling, fysikk, optimalisering og mer, er dens sentrale datastruktur matrisen, og forenkler mange typer problemer sammenlignet med alternativer som FORTRAN og C-derivater. Den er kompatibel med språk som C, Java og Python, noe som gjør den egnet for bruk som et supplement til eksisterende systemer.

I denne instruktørledede opplæringen vil deltakerne lære fordelene med Scilab sammenlignet med alternativer som Matlab, det grunnleggende om Scilab-syntaksen samt noen avanserte funksjoner, og grensesnitt med andre mye brukte språk, avhengig av etterspørsel. Kurset avsluttes med et kort prosjekt med fokus på bildebehandling.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne ha en forståelse av de grunnleggende funksjonene og noen avanserte funksjoner til Scilab, og ha ressursene til å fortsette å utvide kunnskapen sin.

Publikum

Datavitere og ingeniører, spesielt med interesse for bildebehandling og ansiktsgjenkjenning

Format på kurset

Delforelesning, deldiskusjon, øvelser og intensiv praktisk praksis, med sluttprosjekt

Dette instructorledede, live treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomtrinnspersoner som ønsker å bruke Vision Builder AI til å designe, implementere og optimere automatiserte inspeksjonsystemer for SMT (Surface-Mount Technology) prosesser.

Ved sluttet av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp og konfigurere automatiserte inspeksjoner ved hjelp av Vision Builder AI.
• Få tak i og forbehandle høykvalitetsbilder for analyse.
• Implementere logikkbaserte beslutninger for feilopptegning og prosessverifisering.
• Generere inspeksjonsrapporter og optimere systemytelse.