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Fiji: Introduction to Scientific Image Processing

21 ore
Fiji è un pacchetto di elaborazione di immagini opensource che unisce ImageJ (un programma di elaborazione di immagini per immagini multidimensionali scientifiche) e una serie di plugin per l'analisi di immagini scientifiche In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come utilizzare la distribuzione Fiji e il relativo programma ImageJ sottostante per creare un'applicazione di analisi delle immagini Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Usa le funzionalità avanzate di programmazione e i componenti software di Fiji per estendere ImageJ Cuci grandi immagini 3d da piastrelle sovrapposte Aggiorna automaticamente un'installazione Fiji all'avvio utilizzando il sistema di aggiornamento integrato Seleziona da un'ampia selezione di linguaggi di scripting per creare soluzioni personalizzate di analisi delle immagini Usa le potenti librerie delle Fiji, come ImgLib, su grandi set di dati bioimage Distribuire la loro applicazione e collaborare con altri scienziati su progetti simili Pubblico Scienziati ricercatori Sviluppatori Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
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Marvin Framework for Image and Video Processing

14 ore
Marvin è un framework estensibile, multipiattaforma, open source per l'elaborazione di immagini e video sviluppato in Java . Gli sviluppatori possono utilizzare Marvin per manipolare le immagini, estrarre funzionalità dalle immagini per attività di classificazione, generare figure in modo algoritmico, elaborare set di dati di file video e impostare l'automazione di unit test. Alcune delle applicazioni video di Marvin includono filtro, realtà aumentata, tracciamento degli oggetti e rilevazione del movimento. In questo corso guidato da un istruttore, i partecipanti al corso apprenderanno i principi dell'analisi di immagini e video e utilizzeranno il Marvin Framework e i suoi algoritmi di elaborazione delle immagini per costruire la propria applicazione. Formato del corso
  • Vengono introdotti per la prima volta i principi di base dell'analisi delle immagini, dell'analisi video e del Marvin Framework. Agli studenti vengono assegnati compiti basati su progetti che consentono loro di mettere in pratica i concetti appresi. Entro la fine della lezione, i partecipanti avranno sviluppato la propria applicazione utilizzando il Marvin Framework e le librerie.
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PaddlePaddle

21 ore
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is a scalable deep learning platform developed by Baidu. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications. By the end of this training, participants will be able to:
  • Set up and configure PaddlePaddle
  • Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
  • Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
  • Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
  • Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Pattern Matching

14 ore
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 .
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    Scilab

    14 ore
    Scilab è un linguaggio di alto livello ben sviluppato, gratuito e open source per la manipolazione di dati scientifici. Utilizzato per statistica, grafica e animazione, simulazione, elaborazione del segnale, fisica, ottimizzazione e altro, la sua struttura di dati centrale è la matrice, semplificando molti tipi di problemi rispetto alle alternative come i derivati FORTRAN e C. È compatibile con linguaggi come C, Java e Python , rendendolo adatto all'uso come supplemento ai sistemi esistenti. In questa formazione guidata da istruttori, i partecipanti apprenderanno i vantaggi di Scilab rispetto alle alternative come Matlab, le basi della sintassi di Scilab e alcune funzioni avanzate e si interfacciano con altre lingue ampiamente utilizzate, a seconda della domanda. Il corso si concluderà con un breve progetto incentrato sull'elaborazione delle immagini. Al termine di questa formazione, i partecipanti avranno una comprensione delle funzioni di base e di alcune funzioni avanzate di Scilab e avranno le risorse per continuare ad espandere le proprie conoscenze. Pubblico
    • Scienziati e ingegneri dei dati, con particolare interesse per l'elaborazione delle immagini e il riconoscimento facciale
    Formato del corso
    • Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e pratica pratica intensiva, con un progetto finale
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    Recensioni(12)

    La quantité des exercices réalisés. L'aide du formateur sur chacun des problèmes rencontrés pendant les exercices. Il nous clarifie la démarche sans donner le résultat.

    Fabien Follet - Autoliv
    Corso - Scilab

    Les compétences du formateur, et la bonne ambiance.

    Sébastien CADET - Autoliv
    Corso - Scilab

    The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.

    Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
    Corso - OptaPlanner in Practice

    Esempi ed esercizi

    Kamil
    Corso - Introduction to Data Science and AI using Python

    Traduzione automatica

    The course is very interesting being the main focus nowdays

    mohamed taher - FAB banak Egypt
    Corso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

    Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course

    Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
    Corso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

    Helpful and good listener .. interactive

    Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
    Corso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

    Tutte le informazioni presentate

    Jose Victor - si
    Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Traduzione automatica

    Gli esercizi e gli esempi presentati.

    Marcos - si
    Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Traduzione automatica

    I temi di Machine Lerning.

    Víctor Edgar - si
    Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Traduzione automatica

    L'atteggiamento dell'insegnante

    Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - si
    Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Traduzione automatica

    I concetti insegnati sono stati chiari, pratici e aiutano molto a farsi un'idea di come utilizzare questo argomento di AI e ML

    Miguel - si
    Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Traduzione automatica

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