CANN SDK için Bilgisayar Görüşü ve Doğal Dil İşleme Hatları Eğitimi
CANN SDK (Neural Ağlar için Hesaplama Mimarisi) bilgisayar görüşü ve doğal dil işleme (NLP) alanında gerçek zamanlı AI uygulamaları için, özellikle Huawei Ascend donanımı üzerinde güçlü dağıtım ve optimizasyon araçları sağlar.
Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim (online veya yerinde), orta seviye AI uzmanlarının CANN SDK'yı kullanarak üretim kullanım senaryoları için görsel ve dil modelleri oluşturmak, dağıtmak ve optimiz etmek isteyenler için düzenlenmiştir.
Bu eğitimin sonunda katılımciler şunları yapabilecektir:
- CANN ve AscendCL kullanarak CV ve NLP modellerini dağıtmak ve optimiz etmek.
- CANN araçlarını kullanarak modelleri dönüştürmek ve canlı hatlara entegre etmek.
- Tespit, sınıflandırma ve duygu analizi gibi görevler için çıkarım performansını optimiz etmek.
- Kenar veya bulut tabanlı dağıtım senaryoları için gerçek zamanlı CV/NLP hatları oluşturmak.
Eğitim Biçimi
- Etkileşimli ders ve gösteri.
- Model dağıtım ve performans profillemesi ile elden deneme labı.
- Gerçek CV ve NLP kullanım senaryoları kullanarak canlı hat tasarım.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
- Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
Eğitim İçeriği
CV/NLP Dağıtımına CANN ile Giriş
- AI model yaşam döngüsü: eğitimden dağıtıma
- Gerçek zamanlı CV ve NLP için önemli performans konuları
- Model entegrasyonunda CANN SDK araçlarının genel bakışı ve rolü
CV ve NLP Modellerinin Hazırlanması
- PyTorch, TensorFlow ve MindSpore'dan modellerin dışa aktarılması
- Görüntü ve metin görevleri için model giriş/çıkışlarının yönetimi
- Modelleri OM formatına dönüştürmek için ATC kullanma
AscendCL ile Çıkarım Hatları Dağıtımı
- AscendCL API'sini kullanarak CV/NLP çıkarımının çalıştırılması
- Ön işleme hatları: görüntü yeniden boyutlandırma, belirteçleştirme, normalizasyon
- Sonrakı işlemleme: sınırlayıcı kutular, sınıflandırma puanları, metin çıkışı
Performans Optimizasyon Teknikleri
- CANN araçlarını kullanarak CV ve NLP modellerinin profillemesi
- Karışık hassasiyet ve toplu ayarla gecikmeyi azaltma
- Akıştabii görevler için bellek ve hesaplamanın yönetimi
Bilgisayar Görüşü Kullanım Senaryoları
- Akıllı gözetleme için nesne tespiti: bir durum çalışması
- Üretimde görsel kalite denetimi: bir durum çalışması
- Ascend 310 üzerinde canlı video analitiği hatları oluşturma
Doğal Dil İşleme Kullanım Senaryoları
- Duygu analizi ve niyet tespiti: bir durum çalışması
- Belge sınıflandırılması ve özeti: bir durum çalışması
- REST API'leri ve mesajlaşma sistemleriyle gerçek zamanlı NLP entegrasyonu
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Bilgisayar görüşü veya NLP için derin öğrenme ile tanışıklık
- Python ve TensorFlow, PyTorch veya MindSpore gibi AI çerçeveleriyle deneyim
- Model dağıtım veya çıkarım akışları ile temel bir anlayış
Hedef Kitle
- Huawei'nin Ascend platformunu kullanan bilgisayar görüşü ve NLP uzmanları
- Gerçek zamanlı algılama modelleri geliştiren veri bilimciler ve AI mühendisleri
- CANN hatlarını üretim, gözetleme veya medya analitiği gibi alanlarda entegre eden geliştiriciler
Açık Eğitim Kursları 5 ve üzeri katılımcı gerektirir.
CANN SDK için Bilgisayar Görüşü ve Doğal Dil İşleme Hatları Eğitimi - Rezervasyon
CANN SDK için Bilgisayar Görüşü ve Doğal Dil İşleme Hatları Eğitimi - Talep Oluştur
CANN SDK için Bilgisayar Görüşü ve Doğal Dil İşleme Hatları - Danışmanlık Talebi
Yaklaşan Etkinlikler
İlgili Kurslar
Gelişmiş LangGraph: Karmaşık Grafikleri Optimizasyon, Hata Ayıklama ve İzleme
35 SaatlerLangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturmaya yönelik, kalıcı durumu ve yürütme kontrolünü sağlayan bileşik grafikler şeklinde bir framework'dür.
Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), hızla optimize etmek, hata ayıklamak, izlemek ve üretim düzeyinde LangGraph sistemlerini işletmek isteyen ileri düzey AI platform mühendisleri, AI için DevOps'lar ve ML mimarları için tasarlanmıştır.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:
- Karmaşık LangGraph topolojilerini hız, maliyet ve ölçeklenebilirlik açısından tasarlama ve optimizasyonu.
- Tekrarlamalar, zaman aşımına uğramalar, idempotentlik ve kontrol noktasi tabanlı kurtarma ile güvenilirliği mühendisliği.
- Graf yürütümlerini hata ayıklama ve izleme, durumu inceleme ve sistemli olarak üretim sorunlarını yeniden üretme.
- Grafikleri günlükler, metrikler ve izlemeler ile donatma, üretim ortamına dağıtma ve SLA'ları ve maliyetleri izleme.
Eğitim Formatı
- Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
- Birçok alıştırma ve uygulama.
- Canlı laboratuvar ortamında elden uygulama.
Eğitim Özelizzazione Seçenekleri
- Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize başvurun ve düzenleme yapın.
Devstral ile Kodlama Aracıları Oluşturma: Aracılı Tasarımından Araçlarma
14 SaatlerDevstral, kod tabanlarıyla, geliştirici araçlarıyla ve API'lerle etkileşim kurabilen kodlama aracısı oluşturma ve çalıştırma için tasarlanmış bir açık kaynaklı çerçevedir. Bu çerçeve, mühendislik üretkenliğini artırmayı amaçlar.
Bu eğitmen led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ara düzeyden ileri seviyeye kadar ML mühendisleri, geliştirici araçları ekipleri ve SRE'ler için tasarlanmıştır. Bu gruplar Devstral kullanarak kodlama aracısı tasarlama, uygulama ve optimize etmeyi öğrenmek ister.
Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Devstral'ı kodlama aracı geliştirme için yapılandırma.
- Kod tabanı keşif ve düzenleme için ajanlık akışları tasarlama.
- Kodlama aracısını geliştirici araçlarıyla ve API'lerle entegre etme.
- Güvenli ve verimli aracı dağıtımında en iyi uygulamaları uygulama.
Eğitim Formatı
- Etkileşimli sunum ve tartışma.
- Birçok alıştırma ve pratik.
- Canlı laboratuvar ortamında elden deneme uygulaması.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
- Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın.
Open-Source Model Ops: Devstral ve Mistral Modelleriyle Kendi Sunucunuzu Barındırma, Güzelleştirme ve Yönetimi
14 SaatlerDevstral ve Mistral modelleri, esnek dağıtım, ince ayar ve ölçeklenebilir entegrasyon için tasarlanmış açık kaynaklı AI teknolojileridir.
Bu eğitimcili, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) orta düzeyden ileri düzeye kadar ML mühendisleri, platform takımları ve araştırma mühendislerinin üretim ortamlarında Mistral ve Devstral modellerini kendi sunucularında barındırma, ince ayarlama ve yönetmeyi öğrenmek için yöneliktir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
- Mistral ve Devstral modelleri için kendi sunucularında barındırma ortamlarını kurma ve yapılandırma.
- Alan spesifik performans için ince ayarlama teknikleri uygulama.
- Sürümleme, izleme ve yaşam döngüsü yönetimi uygulama.
- Açık kaynaklı modellerin güvenliğini, uyumluluğunu ve sorumlu kullanımını sağlama.
Eğitim Formatı
- Etkileşimli ders ve tartışma.
- Kendi sunucularında barındırma ve ince ayarlama ile ilgili pratik alıştırmalar.
- Yönetim ve izleme ardışık işlemlerinin canlı laboratuvar uygulaması.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
- Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize iletişime geçin.
Yasal Güvenlik için AI Yüz Tanıma Geliştirimi
21 SaatlerBu 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: Bilimsel Görüntü İşlemeye Giriş
21 SaatlerFiji, bilimsel çok boyutlu görüntüler için tasarlanmış bir program olan ImageJ'in yanı sıra bilimsel görüntü analizi için kapsamlı bir eklenti paketini barındıran güçlü bir açık kaynaklı görüntü işleme paketidir.
Bu eğitmen gözetimindeki canlı eğitimde, katılımcılar sağlamlı görüntü analiz uygulamaları oluşturmak için Fiji dağıtımını ve altında yatan ImageJ programını nasıl kullanacaklarını öğreneceklerdir.
Bu eğitimin sonunda katılımcılar aşağıdaki yetkinliklere sahip olacaktır:
- ImageJ yeteneklerini genişletmek için Fiji'nin gelişmiş programlama özelliklerini ve yazılım bileşenlerini kullanabilmek
- Çakışan kılavuzlardan büyük 3D görüntüler birleştirebilmek
- Birleşik güncelleme sistemini kullanarak başlangıçta bir Fiji kurulumunu otomatik güncelleyebilmek
- Özel görüntü analiz çözümleri oluşturmak için geniş bir betik dili yelpazesinden seçebilmek
- Büyük biyogörüntü veri setlerini verimli bir şekilde işlemek için ImgLib gibi Fiji'nin güçlü kütüphanelerini kullanabilmek
- Uygulamaları dağıtabilmek ve benzer projelerde diğer bilim insanlarıyla etkili bir şekilde işbirliği yapabilmek
Kursun Formatı
- Etkileşimli ders ve tartışma
- Yapılandırılmış alıştırmalar ve pratik uygulama
- Canlı laboratuvar ortamında uygulama
Kurs Özelleştirme Seçenekleri
- Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen düzenleme için bizimle iletişime geçin.
Fiji: Biyoteknoloji ve Toksikoloji için Görüntü İşleme
14 SaatlerBu 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.
LangGraph Finans Uygulamaları
35 SaatlerLangGraph, durumlu, çok aktörlü LLM uygulamalarını oluşturma için dayanıklı durum ve yürütme kontrolü ile bileşik grafikler olarak oluşturmaya yönelik bir kurgudur.
Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site) orta düzeyden uzman düzeyine kadar olan ve LangGraph tabanlı finans çözümünü tasarlamak, uygulamak ve işletmek isteyen profesyonelleri hedef alır. Bu süreçte doğru yönetim, gözlemlilik ve uyumluluğa önem verilmektedir.
Eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:
- Yasal düzenlemelere ve denetim gereksinimlerine uygun finans için özel LangGraph iş akışlarını tasarlamak.
- Finansal veri standartlarını ve ontolojilerini graf durumu ve araçlara entegre etmek.
- Kritik işlemler için güvenilirlik, güvenlik ve insanlı döngü kontrolünü uygulamak.
- LangGraph sistemlerini performans, maliyet ve SLA'lar açısından dağıtımı, izlemeyi ve optimize etmeyi gerçekleştirmek.
Eğitim Formatı
- Aktif ders anlatımı ve tartışma.
- Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
- Canlı laboratuvar ortamında elden deneyimler.
Eğitim Özel Talep Seçenekleri
- Bu kurs için özel bir eğitim talebi yapmak isterseniz, lütfen bize ulaşarak düzenleme yapın.
LangGraph Temelleri: Grafiğe Dayalı LLM İsteme ve Zincirleme
14 SaatlerLangGraph; planlama, dallanma, araç kullanımı, bellek ve kontrollü yürütme destekleyen, grafik yapılandırılmış LLM uygulamaları oluşturma çerçevesidir.
Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (online veya şirket içi), LangGraph kullanarak güvenilir ve çok adımlı LLM iş akışlarını tasarlamak ve geliştirmek isteyen başlangıç seviyesi geliştiriciler, istem (prompt) mühendisleri ve veri uzmanlarına yöneliktir.
Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:
- LangGraph'ın temel kavramlarını (düğümler, kenarlar, durum) ve bunları ne zaman kullanılması gerektiğini açıklayacak.
- Dallanan, araç çağıran ve bellek koruyan isteme zincirleri oluşturacak.
- Alma (retrieval) ve harici API'leri grafik iş akışlarına entegre edecek.
- LangGraph uygulamalarını güvenilirlik ve güvenlik açısından test, hata ayıklama ve değerlendirecek.
Kurs Formatı
- İnteraktif ders ve rehberli tartışma.
- Sandbox ortamında rehberli laboratuvar çalışmaları ve kod incelemeleri.
- Tasarım, test ve değerlendirme üzerine senaryo bazlı alıştırmalar.
Kurs Özelleştirme Seçenekleri
- Bu kurs için özelleştirilmiş eğitim talep etmek isterseniz, lütfen düzenleme amacıyla bizimle iletişime geçin.
LangGraph in Healthcare: Regüle Edilmiş Ortamlarda İş Akışı Koordinasyonu
35 SaatlerLangGraph, LLM'ler tarafından desteklenen durum bilgisi olan ve çok oyunculu iş akışları oluşturmayı sağlayan bir platformdur. Bu platform, yürütme yolları üzerinde kesin kontrol sağlar ve durum kalıcılığını yönetir. Sağlık alanında bu yetkinlikler, uyumluluk, entegrasyon ve tıp iş akışlarına uyan karar destek sistemleri oluşturmada kritik öneme sahiptir.
Bu eğitmen-leden, canlı eğitim (online veya yerinde) ara seviye ile üst düzey profesyoneller hedeflenmektedir. Bu kişiler, düzenleyici, etik ve operasyonel zorluklarla başa çıkarak LangGraph tabanlı sağlık çözümleri tasarlama, uygulama ve yönetme becerilerini geliştirmeyi amaçlar.
Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:
- Uyumluluğu ve denetlenebilirliği göz önünde bulundurarak sağlık spesifik LangGraph iş akışları tasarlamak.
- LangGraph uygulamalarını tıbbi ontolojiler ve standartlarla (FHIR, SNOMED CT, ICD) entegre etmek.
- Hassas ortamlarda güvenilirlik, izlenebilirlik ve açıklanabilirlik için en iyi uygulamaları uygulamak.
- LangGraph uygulamalarını sağlık üretim ortamlarında dağıtmak, izlemek ve doğrulamak.
Eğitim Formatı
- Etkileşimli ders ve tartışma.
- Gerçek dünya vakası çalışmaları ile pratik alıştırmalar.
- Canlı-lab ortamında uygulama uygulaması.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
- Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.
Hukuki Uygulamalar için LangGraph
35 SaatlerLangGraph, durum bilgisi olan, çok oyunculu LLM uygulamalarını composable grafikler olarak, kalıcı durum ve yürütme üzerinde kesin kontrol sağlayarak oluşturma çatısıdır.
Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyden ileri düzeydeki profesyoneller hedeflenmektedir. Bu profesyoneller, gerekli uyumlu, izlenebilir ve yönetim kontrolleriyle LangGraph tabanlı hukuki çözümler tasarlamayı, uygulamayı ve işletmeyi öğrenmek isteyebilirler.
Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:
- Denetim izlenebilirliği ve uyumluluğu koruyan hukuki spesifik LangGraph iş akışları tasarlayabilir.
- Grafik durumu ve işleme hukuki ontolojileri ve belge standartlarını entegre edebilirler.
- Koruma bariyerleri, insan-döngüsü içi onaylar ve izlenebilir karar yolları uygulayabilirler.
- Gözlem kabiliyeti ve maliyet kontrolleri ile LangGraph hizmetlerini üretimde dağıtma, izleme ve bakımını yapabilirler.
Kurs Formatı
- Etkileşimli ders ve tartışma.
- Birçok alıştırma ve uygulama.
- Canlı laboratuvar ortamında elden geçirme uygulaması.
Kurs Özelleştirme Seçenekleri
- Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın.
LangGraph ve LLM Ajanları ile Dinamik İş Akışları Oluşturma
14 SaatlerLangGraph; dallanma, araç kullanımı, bellek ve kontrollü çalışmayı destekleyen, grafik yapılı LLM iş akışlarını oluşturmak için tasarlanmış bir çerçevedir.
Bu eğitmen yönetimli, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), LangGraph’ın grafik mantığını LLM ajan döngüleriyle birleştirerek müşteri destek ajanları, karar ağaçları ve bilgi getirme sistemleri gibi dinamik, bağlam duyarlı uygulamalar geliştirmek isteyen orta düzey mühendisler ve ürün ekipleri için hazırlanmıştır.
Eğitim sonunda katılımcılar şu yetkinliklere sahip olacaktır:
- LLM ajanlarını, araçları ve belleği koordine eden grafik tabanlı iş akışları tasarlayacaktır.
- Güçlü çalıştırma için koşullu yönlendirme, yeniden deneme ve yedek (fallback) mekanizmaları uygulayacaktır.
- Ajan döngülerine getirme (retrieval), API’ler ve yapılandırılmış çıktılar entegre edecektir.
- Güvenilirlik ve güvenlik için ajan davranışlarını değerlendirecek, izleyecek ve güçlendirecektir.
Kursun Formatı
- Etkileşimli ders ve yönetilen tartışmalar.
- Sandbox ortamında kılavuzluklı laboratuvar uygulamaları ve kod incelemeleri.
- Senaryo bazlı tasarım egzersizleri ve arkadaş değerlendirme.
Kurs Özelleştirme Seçenekleri
- Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
LangGraph for Marketing Automation
14 SaatlerLangGraph, içerik akışları için koşullu ve çok adımlı LLM ve araç iş akışlarını etkinleştiren graf tabanlı bir orkestrasyon çerçevesidir. Pazarlama otomasyonu ve kişiselleştirilmiş içerik hatlarının otomatikleştirilmesi ve optimize edilmesi için idealdir.
Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim (online veya yerinde), dinamik, dalga yapısı e-posta kampanyaları ve içerik oluşturma hatlarını kullanarak uygulamak isteyen orta düzeydeki pazarlama uzmanları, içerik stratejistleri ve otomasyon geliştiricilerine yöneliktir.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Koşullu mantıkla graf tabanlı içerik ve e-posta iş akışları tasarlayabilirler.
- Oto kişiselleştirme için LLM'leri, API'leri ve veri kaynaklarını entegre edebilirler.
- Çok adımlı kampanyalar boyunca durum, bellek ve bağlam yönetimi yapabilirler.
- İş akışı performansını ve teslimat sonuçlarını değerlendirebilir, izleyebilir ve optimize edebilirler.
Eğitim Formatı
- Etkileşimli dersler ve grup tartışmaları.
- E-posta iş akışları ve içerik hatlarını uygulayan laboratuvarlar.
- Kişiselleştirme, segmentasyon ve dalga mantığına dayalı senaryo temelli alıştırmalar.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
- Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.
Le Chat Enterprise: Özel ChatOps, Entegrasyonlar ve Yönetici Kontrolleri
14 SaatlerLe Chat Enterprise, organizasyonlar için güvenli, özelleştirilebilir ve yönetilen sohbet AI yetenekleri sağlayan özel bir ChatOps çözümüdür. RBAC, SSO, bağlayıcılar ve kurumsal uygulama entegrasyonları desteği sunar.
Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya kurum içi) orta seviye ürün yöneticileri, IT liderleri, çözüm mühendisleri ve güvenlik/değerlendirme ekibinin Le Chat Enterprise'ı kurumsal ortamlarda dağıtmak, yapılandırmak ve yönetmek için kullanmalarını amaçlamaktadır.
Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:
- Le Chat Enterprise'ı güvenli dağıtımlar için kurmak ve yapılandırmak.
- RBAC, SSO ve uyumluluk odaklı kontrolleri etkinleştirmek.
- Le Chat'ı kurumsal uygulamalar ve veri depolarıyla entegre etmek.
- ChatOps için yönetişim ve admin playbooklarını tasarlama ve uygulama.
Eğitim Formatı
- Etkileşimli ders ve tartışma.
- Birçok alıştırma ve uygulama.
- Canlı-lab ortamında elden deneme ile uygulama.
Eğitim Özelleştirme Seçenekleri
- Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için bizimle iletişime geçin.
Python ve OpenCV 4 ile Derin Öğrenme
14 SaatlerBu 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.
Otomatik Kontrol için Vision Builder
35 SaatlerTürkiye'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.