Computer Vision Formazione in Torino

Questo corso formativo live, tenuto da istruttori in Torino (online o in sede), è destinato a ingegneri della visione artificiale, sviluppatori di AI e professionisti IoT di livello intermedio ed avanzato che vogliono implementare e ottimizzare modelli per l’elaborazione in tempo reale su dispositivi all'Edge.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali dell’Intelligenza Artificiale all'Edge e le sue applicazioni nella visione artificiale.
• Implementare modelli di deep learning ottimizzati su dispositivi periferici per l’analisi in tempo reale di immagini e video.
• Utilizzare strumenti come TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK per il deployment dei modelli.
• Ottimizzare i modelli AI in termini di efficienza, consumo energetico e bassa latenza durante l’inferenza.

Questo corso formativo dal vivo, condotto da un istruttore Torino (online o in sede), è pensato per professionisti esperti che vogliono approfondire le proprie competenze nella visione artificiale e sfruttare al meglio TensorFlow per lo sviluppo di modelli avanzati tramite Google Colab.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire e addestrare reti neurali convoluzionali (CNN) con TensorFlow.
• Sfruttare Google Colab per uno sviluppo di modelli in cloud scalabile ed efficiente.
• Implementare tecniche di pre-elaborazione delle immagini utili nelle applicazioni di visione artificiale.
• Distribuire modelli di visione artificiale in contesti reali.
• Utilizzare il transfer learning per migliorare le prestazioni dei modelli CNN.
• Visualizzare e interpretare i risultati ottenuti dai modelli di classificazione delle immagini.

Il CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) offre strumenti avanzati per la distribuzione e l’ottimizzazione di applicazioni AI in tempo reale nel campo della visione artificiale e dell’elaborazione del linguaggio naturale, in particolare su hardware Huawei Ascend.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori (in modalità online o in presenza), si rivolge a professionisti di livello intermedio nel settore dell’AI che desiderano creare, distribuire e ottimizzare modelli visivi e linguistici tramite il CANN SDK per applicazioni produttive.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Distribuire e ottimizzare modelli di visione artificiale ed elaborazione del linguaggio naturale utilizzando CANN e AscendCL.
• Utilizzare gli strumenti forniti da CANN per convertire i modelli e integrarli in pipeline operative in tempo reale.
• Ottimizzare le prestazioni di inferenza per compiti come il rilevamento di oggetti, la classificazione e l’analisi del sentiment.
• Progettare pipeline di visione artificiale o elaborazione del linguaggio naturale adatte a implementazioni su edge o nel cloud.

Modalità del corso

• Lezioni interattive ed esempi pratici guidati.
• Laboratori pratici dedicati alla distribuzione dei modelli e all’analisi delle prestazioni.
• Progettazione di pipeline reali basate su casi d’uso concreti di visione artificiale ed elaborazione del linguaggio naturale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un percorso formativo su misura, vi preghiamo di contattarci per concordare i dettagli.

Questo corso intensivo, tenuto da istruttori Torino (online o in presenza), è indirizzato a sviluppatori AI ed ingegneri della visione artificiale di livello intermedio desiderosi di creare sistemi visivi robusti per applicazioni legate alla guida autonoma.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali della visione artificiale nei veicoli a guida autonoma.
• Implementare algoritmi per il rilevamento degli oggetti, l’individuazione delle corsie stradali e la segmentazione semantica.
• Integrare i sistemi visivi con gli altri sottosistemi dei veicoli autonomi.
• Utilizzare tecniche di deep learning per compiti avanzati di percezione ambientale.
• Valutare le prestazioni dei modelli di visione artificiale in scenari reali.

Questo corso formativo con docente presente in Torino (in modalità online o in presenza) è rivolto a agenti delle forze dell’ordine alle prime armi che desiderano passare dall’elaborazione manuale dei ritratti facciali all’utilizzo di strumenti basati su IA per lo sviluppo di sistemi di riconoscimento facciale.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti dell’Intelligenza Artificiale e dell’Apprendimento Automatico.
• Apprendere le nozioni base dell’elaborazione digitale delle immagini e il loro impiego nel riconoscimento facciale.
• Acquisire competenze nell’utilizzo di strumenti e framework basati su IA per creare modelli di riconoscimento facciale.
• Ottenere esperienza pratica nella realizzazione, formazione e test di sistemi di riconoscimento facciale.
• Comprendere le considerazioni etiche e le best practice nell’utilizzo della tecnologia di riconoscimento facciale.

Questo corso in presenza dell’istruttore, disponibile Torino (online o in sede), si rivolge a ricercatori e professionisti di laboratorio con competenze base o intermedie che desiderano elaborare e analizzare immagini relative a tessuti istologici, cellule sanguinee, alghe e altri campioni biologici.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Navigare nell’interfaccia di Fiji e utilizzare le funzioni principali di ImageJ.
• Preelaborare e migliorare le immagini scientifiche al fine di ottimizzarne l’analisi.
• Effettuare analisi quantitative delle immagini, tra cui il conteggio cellulare e la misurazione dell’area.
• Automatizzare compiti ripetitivi tramite l’utilizzo di macro e plugin.
• Personalizzare i flussi di lavoro in base alle specifiche necessità analitiche della ricerca biologica.

Questo corso pratico tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza) si rivolge a professionisti di livello intermedio che desiderano utilizzare Vision Builder AI per progettare, implementare e ottimizzare sistemi di ispezione automatizzata nei processi SMT (Surface-Mount Technology).

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare ed impostare ispezioni automatiche tramite Vision Builder AI.
• Acquisire e pre-elaborare immagini di alta qualità per l’analisi.
• Applicare decisioni logiche finalizzate al rilevamento di difetti e alla validazione dei processi.
• Generare report di ispezione e ottimizzare le prestazioni del sistema.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori Torino (in modalità online o in presenza), è pensato per sviluppatori, ricercatori e data scientist di livello intermedio ed avanzato che desiderano imparare a implementare il rilevamento in tempo reale degli oggetti utilizzando YOLOv7.

Alla fine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali relativi al rilevamento degli oggetti.
• Installare e configurare YOLOv7 per il corretto svolgimento di tali operazioni.
• Addestrare e testare modelli personalizzati di rilevamento oggetti con l’ausilio di YOLOv7.
• Integrarlo con altri framework e strumenti legati alla visione artificiale.
• Risolvere i problemi più comuni riscontrati nell’utilizzo di YOLOv7.

La visione artificiale è un campo che si occupa di estrarre, analizzare e interpretare automaticamente informazioni utili da contenuti multimediali digitali. Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello noto per la sua sintassi chiara e la facilità di lettura del codice.

In questo corso pratico tenuto da istruttori, i partecipanti apprenderanno le basi della visione artificiale realizzando insieme una serie di semplici applicazioni basate su Python.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali della visione artificiale
• Utilizzare Python per implementare compiti legati alla visione artificiale
• Sviluppare autonomamente sistemi di rilevamento del volto, degli oggetti e dei movimenti

Destinatari

• Programmatori Python interessati alla visione artificiale

Formato del corso

• Lezioni teoriche, dibattiti, esercizi pratici e attività laboratoriali intense