Corso di formazione Visione Artificiale con Google Colab e TensorFlow
La visione artificiale è un campo in rapida evoluzione all'interno dell'intelligenza artificiale, e TensorFlow è uno degli strumenti più potenti disponibili per costruire e distribuire modelli di visione. Questo corso introduce i partecipanti a tecniche avanzate di visione artificiale utilizzando TensorFlow e Google Colab, coprendo aree fondamentali come le reti neurali convoluzionali (CNN) e tecniche di elaborazione delle immagini.
Questa formazione guidata dall'instruttore (online o in presenza) è rivolta a professionisti di livello avanzato che desiderano approfondire la propria comprensione della visione artificiale ed esplorare le capacità di TensorFlow per sviluppare modelli di visione sofisticati utilizzando Google Colab.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Costruire e addestrare reti neurali convoluzionali (CNN) utilizzando TensorFlow.
- Sfruttare Google Colab per lo sviluppo di modelli cloud-based scalabili ed efficienti.
- Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini per compiti di visione artificiale.
- Distribuire modelli di visione artificiale per applicazioni reali.
- Utilizzare il transfer learning per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
- Visualizzare e interpretare i risultati dei modelli di classificazione delle immagini.
Formato del Corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Molte esercitazioni e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente lab live.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Struttura del corso
Introduzione alla Visione Artificiale
- Panoramica sulle applicazioni della visione artificiale
- Comprensione dei dati e dei formati delle immagini
- Sfide nei compiti di visione artificiale
Introduzione alle Reti Neurali Convoluzionali (CNN)
- Cosa sono le CNN?
- Architettura delle CNN: layer convoluzionali, pooling e layer completamente connessi
- Come le CNN vengono utilizzate nella visione artificiale
Pratica con TensorFlow e Google Colab
- Configurazione dell'ambiente in Google Colab
- Utilizzo di TensorFlow per la costruzione dei modelli
- Costruzione di un semplice modello CNN in TensorFlow
Tecniche Avanzate per le CNN
- Transfer learning per le CNN
- Ottimizzazione di modelli pre-addestrati
- Tecniche di data augmentation per un miglioramento delle prestazioni
Pre-elaborazione e Augmentation delle Immagini
- Tecniche di pre-elaborazione delle immagini (ridimensionamento, normalizzazione, ecc.)
- Augmentazione dei dati delle immagini per un miglior addestramento del modello
- Utilizzo della pipeline di dati delle immagini in TensorFlow
Costruzione e Distribuzione dei Modelli di Visione Artificiale
- Addestramento di CNN per la classificazione delle immagini
- Valutazione e validazione delle prestazioni del modello
- Distribuzione dei modelli in ambienti di produzione
Applicazioni Reali della Visione Artificiale
- Visione artificiale nella sanità, nel commercio al dettaglio e nella sicurezza
- Rilevamento e riconoscimento degli oggetti alimentati da AI
- Utilizzo delle CNN per il riconoscimento facciale e dei gesti
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Esperienza con la programmazione Python
- Comprensione dei concetti di deep learning
- Conoscenze di base sulle reti neurali convoluzionali (CNN)
Pubblico Obiettivo
- Scienziati dei dati
- Praticanti di AI
I corsi di formazione interaziendali richiedono più di 5 partecipanti.
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Corsi in Arrivo
Corsi relativi
Modelli di Machine Learning Avanzati con Google Colab
21 oreQuesto addestramento guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano ampliare le proprie conoscenze sui modelli di machine learning, migliorare le competenze nell'ottimizzazione degli iperparametri e imparare come distribuire i modelli efficacemente utilizzando Google Colab.
Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:
- Implementare modelli avanzati di machine learning utilizzando framework popolari come Scikit-learn e TensorFlow.
- Ottimizzare le prestazioni del modello attraverso l'ottimizzazione degli iperparametri.
- Distribuire modelli di machine learning in applicazioni reali utilizzando Google Colab.
- Collaborare e gestire progetti di machine learning su larga scala in Google Colab.
AI per la Sanità utilizzando Google Colab
14 oreQuesto training guidato dall'instruttore (online o in presenza) è rivolto a data scientists e professionisti sanitari intermedi che desiderano sfruttare l'IA per applicazioni avanzate nel settore sanitario utilizzando Google Colab.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Implementare modelli di IA per la sanità utilizzando Google Colab.
- Utilizzare l'IA per il modellamento predittivo dei dati sanitari.
- Analizzare immagini mediche con tecniche basate su IA.
- Esplorare le considerazioni etiche nelle soluzioni di IA per la sanità.
Analisi dei Big Data con Google Colab e Apache Spark
14 oreQuesta formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) si rivolge a data scientist e ingegneri di livello intermedio che desiderano utilizzare Google Colab e Apache Spark per il processing e l'analisi dei big data.
Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare un ambiente di big data utilizzando Google Colab e Spark.
- Processare e analizzare grandi set di dati efficacemente con Apache Spark.
- Visualizzare i big data in un ambiente collaborativo.
- Integrare Apache Spark con strumenti basati sul cloud.
Introduzione a Google Colab per la Scienza dei Dati
14 oreQuesto training guidato dal docente (online o on-site) è rivolto a data scientist e professionisti IT di livello base che desiderano imparare i fondamenti della scienza dei dati utilizzando Google Colab.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare e navigare Google Colab.
- Scrivere ed eseguire codice Python di base.
- Importare e gestire set di dati.
- Creare visualizzazioni utilizzando librerie Python.
Google Colab Pro: Flussi di Lavoro Scalabili Python e AI nel Cloud
14 oreGoogle Colab Pro è un ambiente basato sul cloud per lo sviluppo scalabile in Python, che offre GPU ad alte prestazioni, tempi di esecuzione più lunghi e maggiore memoria per carichi di lavoro AI e di scienza dei dati intensivi.
Questo training guidato da un istruttore (online o in loco) è rivolto agli utenti intermedi di Python che desiderano utilizzare Google Colab Pro per l'apprendimento automatico, l'elaborazione dei dati e la ricerca collaborativa in una potente interfaccia notebook.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare e gestire notebook Python basati sul cloud utilizzando Colab Pro.
- Accedere a GPU e TPU per calcoli accelerati.
- Ottimizzare i flussi di lavoro di apprendimento automatico utilizzando librerie popolari (ad esempio, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Integrare Google Drive e fonti dati esterne per progetti collaborativi.
Formato del Corso
- Lezione interattiva e discussione.
- Numerosi esercizi e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.
Deep Learning con TensorFlow in Google Colab
14 oreQuesto corso guidato dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolto a scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio che desiderano comprendere e applicare tecniche di deep learning utilizzando l'ambiente Google Colab.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare e navigare in Google Colab per progetti di deep learning.
- Comprendere le basi delle reti neurali.
- Implementare modelli di deep learning utilizzando TensorFlow.
- Addestrare e valutare modelli di deep learning.
- Utilizzare funzionalità avanzate di TensorFlow per deep learning.
Visualizzazione dei dati con Google Colab
14 oreQuesta formazione guidata dal formatore in Italia (online o sul posto) è rivolta a data scientist di livello principiante che desiderano imparare come creare visualizzazioni dati significative e visivamente attraenti.
Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Installare e navigare nell'ambiente Google Colab per la visualizzazione dei dati.
- Creare vari tipi di grafici utilizzando Matplotlib.
- Utilizzare Seaborn per tecniche di visualizzazione avanzate.
- Personalizzare i plot per una presentazione migliore e maggiore chiarezza.
- Interpretare e presentare i dati efficacemente utilizzando strumenti visivi.
Sviluppo della Riconoscimento Faciale AI per le Forze dell'Ordine
21 oreQuesto addestramento live guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto) si rivolge a personale di livello principiante delle forze dell'ordine che desidera passare dal disegno manuale dei volti alla utilizizzo di strumenti AI per lo sviluppo di sistemi di riconoscimento facciale.
Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere le basi dell'Intelligenza Artificiale e dell'Istruzione Automatica.
- Apprendere le nozioni di base del trattamento digitale delle immagini e la sua applicazione nel riconoscimento facciale.
- Sviluppare competenze nell'utilizzo degli strumenti e dei framework AI per creare modelli di riconoscimento facciale.
- Acquisire esperienza pratica nella creazione, addestramento e test dei sistemi di riconoscimento facciale.
- Comprendere le considerazioni etiche e le migliori pratiche nell'utilizzo della tecnologia di riconoscimento facciale.
Figi: Introduzione all'elaborazione scientifica delle immagini
21 oreFigi è un potente pacchetto open-source per l'elaborazione delle immagini che include ImageJ (un programma progettato per immagini scientifiche multidimensionali) insieme a una suite completa di plugin per l'analisi delle immagini scientifiche.
In questo corso dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a sfruttare la distribuzione Figi e il programma sottostante ImageJ per creare applicazioni di analisi delle immagini robuste.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Utilizzare le funzionalità di programmazione avanzata e i componenti software di Figi per estendere le capacità di ImageJ
- Assemblare grandi immagini 3D a partire da piastrelle sovrapposte
- Automatizzare l'aggiornamento di un'installazione di Figi all'avvio utilizzando il sistema di aggiornamento integrato
- Scegliere tra un'ampia gamma di linguaggi di scripting per creare soluzioni di analisi delle immagini personalizzate
- Utilizzare le potenti librerie di Figi, come ImgLib, per elaborare efficientemente grandi set di dati bioimmagini
- Distribuire applicazioni e collaborare in modo efficace con altri scienziati su progetti simili
Formato del corso
- Lezione interattiva e discussione
- Esercizi estesi e applicazione pratica
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare i dettagli.
Fiji: Elaborazione di Immagini per la Biotecnologia e la Tossicologia
14 oreQuesto training guidato da un istruttore (online o in sede) è rivolto a ricercatori e professionisti di laboratorio con competenze di livello iniziale o intermedio che desiderano elaborare e analizzare immagini relative a tessuti istologici, cellule del sangue, alghe e altri campioni biologici.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Navigare nell'interfaccia di Fiji e utilizzare le funzioni principali di ImageJ.
- Preprocessare ed migliorare le immagini scientifiche per un'analisi migliore.
- Analizzare le immagini in modo quantitativo, compreso il conteggio delle cellule e la misurazione delle aree.
- Automatizzare i compiti ripetitivi utilizzando macro e plugin.
- Personalizzare i flussi di lavoro per le esigenze specifiche di analisi delle immagini nella ricerca biologica.
Machine Learning con Google Colab
14 oreQuesto training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto a data scientists e sviluppatori intermedi che desiderano applicare algoritmi di machine learning in modo efficiente utilizzando l'ambiente Google Colab.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare e navigare Google Colab per progetti di machine learning.
- Comprendere e applicare vari algoritmi di machine learning.
- Utilizzare librerie come Scikit-learn per analizzare e prevedere dati.
- Implementare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato.
- Ottimizzare ed evaluare efficacemente i modelli di machine learning.
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con Google Colab
14 oreQuesto addestramento guidato dal formatore (online o sul posto) è rivolto a data scientists e sviluppatori di livello intermedio che desiderano applicare tecniche di NLP usando Python in Google Colab.
Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti fondamentali del processing del linguaggio naturale.
- Preprocessare e pulire i dati testuali per le attività NLP.
- Eseguire l'analisi delle opinioni utilizzando le librerie NLTK e SpaCy.
- Lavorare con i dati testuali usando Google Colab per lo sviluppo scalabile e collaborativo.
Python e Apprendimento Profondo con OpenCV 4
14 oreQuesto 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 questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Visualizzare, caricare e classificare 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.
Python Programming Fondamenti con Google Colab
14 oreQuesto corso guidato dal formatore in Italia (online o in sede) è rivolto a sviluppatori e analisti dei dati di livello principiante che desiderano imparare la programmazione Python da zero utilizzando Google Colab.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere le basi della lingua di programmazione Python.
- Implementare codice Python nell'ambiente Google Colab.
- Utilizzare strutture di controllo per gestire il flusso del programma in Python.
- Creare funzioni per organizzare e riutilizzare il codice efficacemente.
- Esplorare e utilizzare librerie di base per la programmazione Python.
Vision Builder per l'Ispezione Automatizzata
35 oreQuesto corso live guidato dall'insegnante in Italia (online o presenza) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano utilizzare Vision Builder AI per progettare, implementare e ottimizzare sistemi di ispezione automatizzati per i processi SMT (Surface-Mount Technology).
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Configurare ed impostare le ispezioni automatizzate utilizzando Vision Builder AI.
- Aquisire e pre-elaborare immagini di alta qualità per l'analisi.
- Implementare decisioni basate sulla logica per la rilevazione dei difetti e la validazione del processo.
- Generare rapporti di ispezione ed ottimizzare le prestazioni del sistema.
