Corso di formazione Deep Learning for Vision with Caffe

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) è una libreria open source con licenza BSD che include diverse centinaia di algoritmi di visione artificiale.

Pubblico

Questo corso è rivolto a ingegneri e architetti che cercano di utilizzare OpenCV per progetti di visione artificiale

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce il software, l'hardware e il processo stepbystep necessari per costruire da zero un sistema di riconoscimento facciale Il riconoscimento facciale è anche noto come riconoscimento facciale L'hardware utilizzato in questo laboratorio include Rasberry Pi, un modulo fotocamera, servi (opzionale), ecc I partecipanti sono responsabili dell'acquisto di questi componenti stessi Il software utilizzato include OpenCV, Linux, Python, ecc Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa Linux, OpenCV e altre utilità e librerie software su un Rasberry Pi Configura OpenCV per acquisire e rilevare immagini facciali Comprendere le varie opzioni per il confezionamento di un sistema Rasberry Pi da utilizzare in ambienti realworld Adattare il sistema a una varietà di casi d'uso, tra cui sorveglianza, verifica dell'identità, ecc Pubblico Sviluppatori Tecnici hardware / software Persone tecniche in tutti i settori hobbisti Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Altre opzioni hardware e software includono: Arduino, OpenFace, Windows, ecc Se si desidera utilizzare uno di questi, si prega di contattarci per organizzare .

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri del software che desiderano programmare in Python con OpenCV 4 per il deep learning.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Visualizza, carica e classifica immagini e video utilizzando OpenCV 4.
• Implementa il deep learning in OpenCV 4 con TensorFlow e Keras.
• Esegui modelli di deep learning e genera report di grande impatto da immagini e video.

Pattern Matching è una tecnica utilizzata per individuare i pattern specificati all'interno di un'immagine. Può essere utilizzato per determinare l'esistenza di caratteristiche specifiche all'interno di un'immagine acquisita, ad esempio l'etichetta prevista su un prodotto difettoso in una linea di fabbrica o le dimensioni specificate di un componente. È diverso da " Pattern Recognition " (che riconosce modelli generali basati su raccolte più ampie di campioni correlati) in quanto detta in modo specifico ciò che stiamo cercando, quindi ci dice se il modello previsto esiste o meno.

Formato del corso

• Questo corso introduce gli approcci, le tecnologie e gli algoritmi utilizzati nel campo del pattern matching in quanto si applica a Machine Vision .

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto a data scientist, ingegneri di apprendimento automatico e ricercatori di visione artificiale che desiderano sfruttare Stable Diffusion per generare immagini di alta qualità per una varietà di casi d'uso.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

Comprendere i principi di Stable Diffusion e come funziona per la generazione di immagini. Compilare ed eseguire il training di Stable Diffusion modelli per le attività di generazione di immagini. Applicare Stable Diffusion a vari scenari di generazione di immagini, ad esempio inpainting, outpainting e conversione da immagine a immagine. Ottimizza le prestazioni e la stabilità dei modelli Stable Diffusion.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta a data scientist di livello intermedio e avanzato, ingegneri di machine learning, ricercatori di deep learning ed esperti di visione artificiale che desiderano espandere le proprie conoscenze e competenze nel deep learning per la generazione di testo in immagine.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

Comprendere le architetture e le tecniche avanzate di deep learning per la generazione di testo in immagine. Implementa modelli complessi e ottimizzazioni per una sintesi di immagini di alta qualità. Ottimizza le prestazioni e la scalabilità per set di dati di grandi dimensioni e modelli complessi. Ottimizza gli iperparametri per migliorare le prestazioni e la generalizzazione del modello. Integrazione Stable Diffusion con altri framework e strumenti di deep learning

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai biologi che desiderano capire come funziona AlphaFold e utilizzare AlphaFold i modelli come guide nei loro studi sperimentali.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi di base di AlphaFold.
• Scopri come funziona AlphaFold.
• Impara a interpretare AlphaFold le previsioni e i risultati.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare TensorFlow Lite per distribuire modelli di deep learning su dispositivi embedded.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installa e configura Tensorflow Lite su un dispositivo incorporato.
• Comprendere i concetti e le componenti sottostanti TensorFlow Lite.
• Converti i modelli esistenti in formato TensorFlow Lite per l'esecuzione su dispositivi incorporati.
• Lavorare entro i limiti di piccoli dispositivi e TensorFlow Lite, imparando a espandere l'ambito delle operazioni che possono essere eseguite.
• Distribuisci un modello di deep learning su un dispositivo embedded che esegue Linux.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare TensorFlow Lite per sviluppare applicazioni mobili con funzionalità di deep learning.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare TensorFlow Lite.
• Comprendi i principi alla base di TensorFlow, dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo.
• Carica i modelli TensorFlow su un dispositivo Android.
• Abilita funzionalità di deep learning e machine learning, come la visione artificiale e il riconoscimento del linguaggio naturale, in un'applicazione mobile.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri che desiderano scrivere, caricare ed eseguire modelli di machine learning su dispositivi embedded di dimensioni molto ridotte.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare TensorFlow Lite.
• Caricare modelli di machine learning su un dispositivo incorporato per consentirgli di rilevare il parlato, classificare le immagini e così via.
• Aggiungi l'intelligenza artificiale ai dispositivi hardware senza fare affidamento sulla connettività di rete.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano utilizzare TensorFlow Lite per sviluppare applicazioni mobili iOS con funzionalità di deep learning.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare TensorFlow Lite.
• Comprendi i principi alla base di TensorFlow e dell'apprendimento automatico sui dispositivi mobili.
• Carica i modelli TensorFlow su un dispositivo iOS.
• Esegui un'applicazione iOS in grado di rilevare e classificare un oggetto catturato attraverso la fotocamera del dispositivo.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ricercatori e sviluppatori che desiderano utilizzare Chainer per costruire e addestrare reti neurali in Python rendendo il codice facile da debuggare.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a sviluppare modelli di reti neurali.
• Definisci e implementa modelli di reti neurali utilizzando un codice sorgente comprensibile.
• Esegui esempi e modifica gli algoritmi esistenti per ottimizzare i modelli di addestramento del deep learning sfruttando GPU per prestazioni elevate.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori o data scientist che desiderano utilizzare Horovod per eseguire corsi di formazione di deep learning distribuiti e scalarli per eseguirli su più GPU in parallelo.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configura l'ambiente di sviluppo necessario per iniziare a eseguire corsi di formazione sul deep learning.
• Installa e configura Horovod per addestrare i modelli con TensorFlow, Keras, PyTorch e Apache MXNet.
• Ridimensiona l'addestramento al deep learning con Horovod per l'esecuzione su più GPU.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano accelerare le applicazioni di machine learning in tempo reale e distribuirle su larga scala.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare il toolkit OpenVINO.
• Accelera un'applicazione di visione artificiale utilizzando un FPGA.
• Esegui diversi livelli CNN sull'FPGA.
• Ridimensiona l'applicazione su più nodi in un cluster Kubernetes.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore (online o in loco) è rivolto ai data scientist che desiderano utilizzare Apache MXNet per creare e distribuire un modello di deep learning per il riconoscimento delle immagini.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Apache MXNet e i relativi componenti.
• Comprendere l'architettura e le strutture di dati di MXNet.
• Usa le API di basso e alto livello di Apache MXNet per creare in modo efficiente reti neurali.
• Costruisci una rete neurale convoluzionale per la classificazione delle immagini.