Deep Learning for Vision with Caffe Training Cursus

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) is een open-source bibliotheek met BSD-licentie die honderden computer vision-algoritmen bevat.

Publiek

Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en architecten die OpenCV willen gebruiken voor computervisieprojecten

Deze instructeur-geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op software-ingenieurs die willen programmeren in Python met OpenCV 4 voor diepgaand leren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Bekijk, laad en classificeer afbeeldingen en video's met OpenCV 4.
• Implementeer deep learning in OpenCV 4 met TensorFlow en Keras.
• Voer deep learning-modellen uit en genereer impactvolle rapporten op basis van afbeeldingen en video's.

Deze instructieve, live training introduceert de software, hardware en het stepbystep-proces dat nodig is om een ​​gezichtsherkenningssysteem helemaal opnieuw te bouwen Gezichtsherkenning is ook bekend als gezichtsherkenning De hardware die in dit lab wordt gebruikt, omvat Rasberry Pi, een cameramodule, servo's (optioneel), enz Deelnemers zijn zelf verantwoordelijk voor de aanschaf van deze componenten De gebruikte software omvat OpenCV, Linux, Python, etc Aan het einde van deze training kunnen deelnemers: Installeer Linux, OpenCV en andere softwareprogramma's en -bibliotheken op een Rasberry Pi Configureer OpenCV om gezichtsbeelden vast te leggen en te detecteren Begrijp de verschillende opties voor het verpakken van een Rasberry Pi-systeem voor gebruik in realworld-omgevingen Pas het systeem aan voor verschillende gebruiksdoelen, waaronder bewaking, identiteitsverificatie, enz Publiek ontwikkelaars Hardware / software technici Technische personen in alle industrieën hobbyisten Formaat van de cursus Gedeeltelijke lezing, deelbespreking, oefeningen en zware handsonoefeningen Notitie Andere hardware- en software-opties zijn: Arduino, OpenFace, Windows, etc Als u een van deze wilt gebruiken, neem dan contact met ons op om dit te regelen .

Patroonovereenkomst is een techniek die wordt gebruikt om opgegeven patronen in een afbeelding te vinden. Het kan worden gebruikt om het bestaan van specifieke kenmerken in een vastgelegde afbeelding te bepalen, bijvoorbeeld het verwachte label op een defect product in een fabriekslijn of de opgegeven afmetingen van een component. Het verschilt van " Pattern Recognition " (die algemene patronen herkent op basis van grotere verzamelingen van gerelateerde monsters) omdat het specifiek dicteert waarnaar we op zoek zijn en ons dan vertelt of het verwachte patroon bestaat of niet.

Indeling van de cursus

• Deze cursus introduceert de benaderingen, technologieën en algoritmen die worden gebruikt op het gebied van patroonafstemming zoals dit van toepassing is op Machine Vision .

Deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers op gemiddeld tot gevorderd niveau, machine learning-ingenieurs, deep learning-onderzoekers en computer vision-experts die hun kennis en vaardigheden op het gebied van deep learning willen uitbreiden. voor het genereren van tekst naar afbeelding.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Begrijp geavanceerde deep learning-architecturen en -technieken voor het genereren van tekst naar afbeeldingen. Implementeer complexe modellen en optimalisaties voor hoogwaardige beeldsynthese. Optimaliseer de prestaties en schaalbaarheid voor grote datasets en complexe modellen. Stem hyperparameters af voor betere modelprestaties en generalisatie. Integreer Stable Diffusion met andere deep learning-frameworks en -tools

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers, machine learning-ingenieurs en computervisieonderzoekers die Stable Diffusion willen gebruiken om afbeeldingen van hoge kwaliteit te genereren voor een verscheidenheid aan gebruiksscenario's.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Begrijp de principes van Stable Diffusion en hoe het werkt voor het genereren van afbeeldingen. Bouw en train Stable Diffusion modellen voor taken voor het genereren van afbeeldingen. Pas Stable Diffusion toe op verschillende scenario's voor het genereren van afbeeldingen, zoals inpainting, outpainting en vertaling van afbeelding naar afbeelding. Optimaliseer de prestaties en stabiliteit van Stable Diffusion modellen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op biologen die willen begrijpen hoe AlphaFold werkt en AlphaFold modellen willen gebruiken als leidraad bij hun experimentele studies.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Begrijp de basisprincipes van AlphaFold.
• Ontdek hoe AlphaFold werkt.
• Leer hoe u AlphaFold voorspellingen en resultaten kunt interpreteren.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die TensorFlow Lite willen gebruiken om deep learning-modellen op ingebedde apparaten te implementeren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Tensorflow Lite op een ingebed apparaat.
• Begrijp de concepten en componenten die ten grondslag liggen aan TensorFlow Lite.
• Converteer bestaande modellen naar TensorFlow Lite-formaat voor uitvoering op ingebedde apparaten.
• Werken binnen de beperkingen van kleine apparaten en TensorFlow Lite, terwijl je leert hoe je de reikwijdte van de bewerkingen kunt uitbreiden.
• Implementeer een deep learning-model op een ingebed apparaat met Linux.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die TensorFlow Lite willen gebruiken om mobiele applicaties met diepgaande leermogelijkheden te ontwikkelen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer TensorFlow Lite.
• Begrijp de principes achter TensorFlow, machine learning en deep learning.
• Laad TensorFlow-modellen op een Android-apparaat.
• Maak deep learning- en machine learning-functionaliteit mogelijk, zoals computervisie en natuurlijke taalherkenning in een mobiele applicatie.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars die TensorFlow Lite willen gebruiken om mobiele iOS-applicaties met diepgaande leermogelijkheden te ontwikkelen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer TensorFlow Lite.
• Begrijp de principes achter TensorFlow en machine learning op mobiele apparaten.
• Laad TensorFlow-modellen op een iOS-apparaat.
• Voer een iOS-applicatie uit die een object kan detecteren en classificeren dat is vastgelegd via de camera van het apparaat.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ingenieurs die machine learning-modellen willen schrijven, laden en uitvoeren op zeer kleine ingebedde apparaten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer TensorFlow Lite.
• Laad machine learning-modellen op een ingebed apparaat zodat het spraak kan detecteren, afbeeldingen kan classificeren, enz.
• Voeg AI toe aan hardwareapparaten zonder afhankelijk te zijn van netwerkconnectiviteit.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op onderzoekers en ontwikkelaars die Chainer willen gebruiken om neurale netwerken te bouwen en te trainen in Python, terwijl de code eenvoudig te debuggen is.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de noodzakelijke ontwikkelomgeving op om te beginnen met het ontwikkelen van neurale netwerkmodellen.
• Definieer en implementeer neurale netwerkmodellen met behulp van een begrijpelijke broncode.
• Voer voorbeelden uit en wijzig bestaande algoritmen om deep learning-trainingsmodellen te optimaliseren, terwijl u GPUs gebruikt voor hoge prestaties.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars of datawetenschappers die Horovod willen gebruiken om gedistribueerde deep learning-trainingen uit te voeren en deze op te schalen om parallel over meerdere GPU's te draaien.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Zet de benodigde ontwikkelomgeving op om deep learning-trainingen te starten.
• Installeer en configureer Horovod om modellen te trainen met TensorFlow, Keras, PyTorch en Apache MXNet.
• Schaal deep learning-training met Horovod zodat deze op meerdere GPU's kan worden uitgevoerd.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die real-time machine learning-toepassingen willen versnellen en deze op schaal willen inzetten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer de OpenVINO toolkit.
• Versnel een computervisietoepassing met behulp van een FPGA.
• Voer verschillende CNN-lagen uit op de FPGA.
• Schaal de applicatie over meerdere knooppunten in een Kubernetes-cluster.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op datawetenschappers die Apache MXNet's willen gebruiken om een diepgaand leermodel voor beeldherkenning te bouwen en in te zetten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• Installeer en configureer Apache MXNet en zijn componenten.
• Begrijp de architectuur en datastructuren van MXNet.
• Gebruik de API's op laag en hoog niveau van Apache MXNet om op efficiënte wijze neurale netwerken te bouwen.
• Bouw een convolutioneel neuraal netwerk voor beeldclassificatie.