Türkiye Merkezli Bilgisayar Görüsü Eğitimleri

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) ortamında, kenar cihazları üzerinde gerçek zamanlı işlem için bilgi İşleme modellerini uygulayacak ve optimize edecek olan orta düzeyden ileri düzey bilgisayarli görme mühendisleri, AI geliştiricileri ve IoT profesyonellere yönelikdür.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kenar AI'nin temellerini ve bilgisayarlı görme uygulamalarındaki kullanımını anlayabilmek.
• Gerçek zamanlı görüntü ve video analizi için optimize edilmiş derin öğrenme modellerini kenar cihazlara dağıtma.
• TensorFlow Lite, OpenVINO ve NVIDIA Jetson SDK gibi çerçeveleri model dağıtımında kullanabilmek.
• AI modellerinin performansı, güç verimliliği ve düşük gecikmeli çıkarım için optimize edebilmek.

Bu eğitmen yönetimi, Türkiye'da (çevrimiçi veya face-to-face) ileri düzeyde bilgisayar görüşü konusunda daha derin bir anlayış geliştirmek ve Google Colab kullanarak TensorFlow'ın yeteneklerini keşfetmek isteyen profesyoneller hedeflenmiştir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklar:

• TensorFlow kullanarak konvolusyonel sinir ağları (CNN) oluşturma ve eğitim vermesi.
• Ölçeklenebilir ve etkin bulut tabanlı model geliştirimi için Google Colab'ı kullanma.
• Bilgisayar görüşü görevleri için görüntü ön işleme tekniklerini uygulama.
• Gerçek dünya uygulamaları için bilgisayar görüşü modelleri dağıtma.
• CNN modellerinin performansını artırmak için transfer öğrenimini kullanma.
• Görüntü sınıflandırma modellerinin sonuçlarını görselleştirme ve yorumlama.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) orta düzey AI geliştiricileri ve bilgisayar görseli mühendisleri için tasarlanmıştır. Bu kurs, otonom araç uygulamaları için dayanıklı görsel sistemler oluşturmayı amaçlayan kişiler için uygundur.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şu yeteneklere sahip olacaklardır:

• Otonom araçlarda bilgisayar görseli temel kavramlarını anlamak.
• Nesne tespiti, şerit tespiti ve semantik segmentasyon için algoritmalar uygulamak.
• Görsel sistemleri diğer otonom araç alt sistemleriyle entegre etmek.
• Gelişmiş algılama görevleri için derin öğrenme tekniklerini uygulamak.
• Bilgisayar görsel modellerinin gerçek dünya senaryolarında performansını değerlendirmek.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) temel düzeyde bir polis personeline yönelik olup, elчерçek yapma yönteminden yüz tanıma sistemleri geliştirmek için yapay zeka araçlarını kullanmaya geçmek isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

• Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesinin temellerini anlamak.
• Dijital resim işleme temellerini öğrenmek ve yüz tanıma uygulamalarında kullanımı.
• Yüz tanıma modelleri oluşturmak için yapay zeka araçlarını ve çerçevelerini kullanma becerilerini geliştirmek.
• Yüz tanıma sistemlerinin oluşturulması, eğitilmesi ve test edilmesinde deneyim kazanmak.
• Yüz tanıma teknolojisinin kullanımında etik dikkat edilmesi gereken noktaları ve en iyi uygulamaları anlamak.

Türkiye konusunda bu uygulamalı eğitim, biyolojik araştırmalar için Fiji ve ImageJ temellerini kapsar. Katılımcılar, histolojik dokular, hücreler ve diğer örnekler için iş akışlarını verimli hale getirmek ve tekrarlanabilir sonuçlar elde etmek üzere görüntü ön işleme, nicel analiz ve makro otomasyonunda pratik beceriler kazanır.

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, SMT (Yüzey Montaj Teknolojisi) işlemlerinde otomatik inspeksiyon sistemleri tasarlamak, uygulamak ve optimize etmek isteyen orta seviye profesyonellere yönelik olacak.

Eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• Vision Builder AI kullanarak otomatik inspeksiyonları kurma ve yapılandırma.
• Analiz için yüksek kaliteli görüntülerin edinilmesi ve ön işleme.
• Hata algılama ve işlem doğrulaması için mantık tabanlı kararların uygulanması.
• Inspeksiyon raporlarının oluşturulması ve sistem performansının optimize edilmesi.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı kurs Türkiye (online veya yeri belirtilmiş), araştırmacılar ve veri bilimciler dahil olmak üzere orta seviye ve ileri düzeydeki geliştiriciler için YOLOv7 kullanarak gerçek zamanlı nesne tespiti uygulamayı öğrenmek isteyenler hedeflenir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Nesne tespiti temel kavramlarını anlamak.
• YOLOv7'yi nesne tespiti görevleri için yüklemek ve yapılandırmak.
• YOLOv7 kullanarak özel nesne tespiti modelleri eğitmek ve test etmek.
• YOLOv7'yi diğer bilgisayarlı görüntüleme çerçeveleri ve araçlarıyla entegre etmek.
• YOLOv7 uygulamasına ilişkin yaygın sorunları gidermek.