Görüntü için Derin Öğrenme ile Caffe Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), metinden görüntüye oluşturma konusunda derin öğrenme alanındaki bilgilerini ve becerilerini genişletmek isteyen orta ve ileri seviyedeki veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri, derin öğrenme araştırmacıları ve bilgisayar görüşü uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Metinden görüntüye oluşturma için gelişmiş derin öğrenme mimarilerini ve tekniklerini anlayabilecektir.
• Yüksek kaliteli görüntü sentezi için karmaşık modelleri ve optimizasyonları uygulayabilecektir.
• Büyük veri kümeleri ve karmaşık modeller için performansı ve ölçeklenebilirliği optimize edebilecektir.
• Daha iyi model performansı ve genelleme için hiperparametreleri ayarlayabilecektir.
• Stable Diffusion'ü diğer derin öğrenme çerçeveleri ve araçlarıyla entegre edebilecektir.

Türkiyetaki eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) biyologlara yönelik olup, AlphaFold'in nasıl çalıştığını anlamayı ve AlphaFold modellerini deneylerinde rehber olarak kullanmayı amaçlamaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• AlphaFold'in temel ilkelerini anlamak.
• AlphaFold nasıl çalıştığını öğrenmek.
• AlphaFold tahminlerini ve sonuçlarını yorumlama becerisini kazanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Chainer kullanarak Python içinde sinir ağları oluşturmak ve eğitmek isteyen araştırmacılara ve geliştiricilere yöneliktir; böylece kodun hata ayıklanması kolaylaşır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Sinir ağı modelleri geliştirmeye başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Anlaşılır kaynak kodu kullanarak sinir ağı modellerini tanımlamak ve uygulamak.
• Yüksek performans için GPUlerden yararlanarak derin öğrenme eğitim modellerini optimize etmek için örnekleri yürütmek ve mevcut algoritmaları değiştirmek.

Bu eğitmen öncülkü, canlı eğitim (online veya on-site) Türkiye konumunda, Tensorflow Lite'i Kıyasın_AI uygulamalarında kullanmak isteyen orta seviye geliştiriciler, veri bilimciler ve yapay zeka uzmanları için tasarlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• Tensorflow Lite'in temel kavramlarını ve Kıyasın_AI'daki rolünü anlamak.
• Tensorflow Lite kullanarak yapay zeka modellerini geliştirme ve optimizasyonu.
• Farklı kıyas cihazlarına Tensorflow Lite modellerini dağıtımını gerçekleştirmek.
• Model dönüştürme ve optimizasyonu için araçlar ve teknikleri kullanmak.
• Pratik Kıyasın_AI uygulamalarını Tensorflow Lite ile uygulamak.

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.

Fiji, ImageJ (bilimsel çok boyutlu görüntüleri işlemek için kullanılan bir görüntü işleme programı) ve bilimsel görüntü analizi için birçok eklenti ile birlikte gelen açık kaynak kodlu bir görüntü işleme paketidir.

Bu eğitmen öncül, canlı eğitimde katılımciler Fiji dağıtımını ve alt yatan ImageJ programını kullanarak bir görüntü analizi uygulaması oluşturmayı öğrenecektir.

Bu eğitim sonunda katılımciler şunları yapabilecekler:

• ImageJ'ı Fiji'nin gelişmiş programlama özellik ve yazılım bileşenlerini kullanarak genişletme
• Çakışan tuval parçalarından büyük 3B görüntüleri dokuşturma
• Entegre güncelleme sistemi kullanarak Fiji kurulumunu otomatik olarak başlangıçta güncelleştirme
• Özel görüntü analizi çözümleri oluşturmak için geniş bir betik dilleri seçiminden yararlanma
• Büyük biyoimaj veri setlerinde ImgLib gibi Fiji'nin güçlü kütüphanelerini kullanma
• Uygulamalarını dağıtma ve benzer projelerde diğer bilim insanlarıyla işbirliği yapma

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında pratik uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar olan araştırmacılar ve laboratuvar profesyonellerine yöneliktir. Görüntülerin histolojik doku, kan hücreleri, deniz çiçekleri ve diğer biyolojik örneklerle ilgili olarak işleme ve analizi yapmayı öğrenmek için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek olacaklardır:

• Fiji arayüzünü kullanarak ve ImageJ'in temel fonksiyonlarını uygulama.
• Daha iyi analiz için bilimsel görüntüleri ön işleme ve iyileştirme.
• Hücre sayımı ve alan ölçümü dahil olmak üzere görüntülerin niceliksel analizi.
• Makroları ve eklentileri kullanarak tekrarlanan görevleri otomatikleştirme.
• Biyolojik araştırmalarda belirli görüntü analizi ihtiyaçları için iş akışlarını özelleştirme.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), dağıtılmış derin öğrenme eğitimlerini çalıştırmak ve bunları birden çok GPU üzerinde paralel olarak ölçeklendirmek isteyen geliştiriciler veya veri bilimcileri hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Derin öğrenme eğitimlerini çalıştırmaya başlamak için gerekli geliştirme ortamını kurmak.
• Horovod'i TensorFlow, Keras, PyTorch ve Apache MXNet ile modeller eğitmek için kurmak ve yapılandırmak.
• Horovod ile derin öğrenme eğitimini birden çok GPU üzerinde ölçeklendirmek.

OpenCV (Açık Kaynak Computer Vision Kütüphanesi: http://opencv.org), birkaç yüz bilgisayarlı görü algoritmaları içeren, BSD lisanslı bir açık kaynak kütüphanedir.

Hedef Kitle

Bu kurs, OpenCV'ü bilgisayarlı görü projelerinde kullanmak isteyen mühendisler ve mimarlar için hazırlanmıştır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), derin öğrenme için OpenCV 4 ile Python içinde programlama yapmak isteyen yazılım mühendislerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• OpenCV 4 kullanarak görüntüleri ve videoları görüntüleyebilecek, yükleyebilecek ve sınıflandırabilecek.
• TensorFlow ve Keras ile OpenCV 4 içinde derin öğrenmeyi uygulayabilecek.
• Derin öğrenme modellerini çalıştırabilecek ve görüntülerden ve videolardan etkili raporlar oluşturabilecek.

Pattern Matching, bir görüntü içinde belirli desenleri bulmak için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, bir üretim hattında arızalı bir ürün üzerinde beklenen etiketin varlığını veya bir bileşenin belirlenen boyutlarının olup olmadığını tespit etmek gibi, yakalanmış bir görüntüde belirli özelliklerin varlığını belirlemek için kullanılabilir. "Pattern Recognition" (daha geniş ilgili örnek koleksiyonlarına dayalı genel desenleri tanır) ile farklı olarak, Pattern Matching aramamız gerekeni açıkça belirtir ve ardından beklenen desenin var olup olmadığını söyler.

Kurs Formatı

• Bu kurs, pattern matching'in Machine Vision alanında kullanımıyla ilgili yaklaşımları, teknolojileri ve algoritmalarını tanıtır.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), çeşitli kullanım durumları için yüksek kaliteli görüntüler oluşturmak amacıyla Stable Diffusion'yi kullanmak isteyen veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendislerini ve bilgisayar görüşü araştırmacılarını hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Stable Diffusion'nin prensiplerini ve görüntü oluşturma için nasıl çalıştığını anlayabilecektir.
• Görüntü oluşturma görevleri için Stable Diffusion modelleri oluşturup eğitebilecektir.
• Stable Diffusion'yi, görüntü tamamlama, dışa aktarma ve görüntüden görüntüye çevirme gibi çeşitli görüntü oluşturma senaryolarına uygulayabilecektir.
• Stable Diffusion modellerinin performansını ve kararlılığını optimize edebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), çok küçük gömülü cihazlarda makine öğrenimi modelleri yazmak, yüklemek ve çalıştırmak isteyen mühendiflere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• TensorFlow Lite'i kurmak.
• Konuşmayı algılamak, görüntüleri sınıflandırmak vb. için bir makine öğrenimi modelini gömülü bir cihaza yüklemek.
• Ağ bağlantısına bağlı kalmadan donanım cihazlarına yapay zeka eklemek.

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.