Image Analysis Training Courses

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 .

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.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) è una piattaforma di apprendimento approfondito scalabile sviluppata da Baidu In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno come usare PaddlePaddle per abilitare l'apprendimento approfondito nelle loro applicazioni di prodotti e servizi Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Configura e configura PaddlePaddle Configurare una rete neurale convoluzionale (CNN) per il riconoscimento di immagini e il rilevamento di oggetti Impostare una rete neurale ricorrente (RNN) per l'analisi dei sentimenti Impostare un apprendimento approfondito sui sistemi di raccomandazione per aiutare gli utenti a trovare risposte Prevedere le percentuali di clic (CTR), classificare i set di immagini di grandi dimensioni, eseguire il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), classificare le ricerche, rilevare virus informatici e implementare un sistema di raccomandazione Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .

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 .

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