Computer Vision ile Google Colab ve TensorFlow Eğitimi

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönlü canlı eğitim, Google Colab kullanarak veri biliminin temellerini öğrenmek isteyen başlangıç düzeyinde veri bilimcileri ve IT profesyonellere yönelik olacak.

• Google Colab'yi kurma ve gezinme.
• Temel Python kodu yazma ve çalıştırma.
• Veri kümelerini içe aktarmanın ve yönetiminin nasıl yapılması.
• Python kütüphanelerini kullanarak görselleştirmeler oluşturma.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanacaklar:

Türkiye'ta (çevrimiçi veya yerel olarak) gerçekleştirilen bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim, anlamlı ve görsel olarak çekici veri görselleştirmeleri oluşturmayı öğrenmek isteyen başlangıç düzeyinde veri bilimcileri için tasarlanmıştır.

• Veri görselleştirme için Google Colab kurulumunu ve gezinmeyi yapın.
• Matplotlib kullanarak çeşitli türde çizimler oluşturun.
• Gelişmiş görselleştirme teknikleri için Seaborn'u kullanın.
• Daha iyi sunum ve anlaşılırlık için çizimleri özelleştirin.
• Görsel araçlar kullanarak veriyi etkili bir şekilde yorumlayın ve sunun.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), manuel yüz çiziminden yapay zeka araçlarını kullanarak yüz tanıma sistemleri geliştirmeye geçmek isteyen başlangıç seviyesindeki kolluk kuvvetleri personeline yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay Zekanın temellerini ve Machine Learning'ü anlayın.
• Dijital görüntü işlemenin temellerini ve yüz tanımadaki uygulamasını öğrenin.
• Yapay zeka araçlarını ve çerçevelerini kullanarak yüz tanıma modelleri oluşturma becerileri geliştirin.
• Yüz tanıma sistemleri oluşturma, eğitme ve test etme konusunda uygulamalı deneyim kazanın.
• Yüz tanıma teknolojisinin kullanımında etik hususları ve en iyi uygulamaları anlayın.

Fiji, bilimsel çok boyutlu görüntüler için bir görüntü işleme programı olan ImageJ'i ve bilimsel görüntü analizleri için bir dizi eklentiyi bir araya getiren açık kaynaklı bir görüntü işleme paketidir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Fiji dağıtımını ve temelindeki ImageJ programını kullanarak bir görüntü analiz uygulaması oluşturmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ImageJ'i genişletmek için Fiji'ün gelişmiş programlama özelliklerini ve yazılım bileşenlerini kullanmak
• Örtüşen karolardan büyük 3 boyutlu görüntüleri birleştirmek
• Entegre güncelleme sistemi kullanarak bir Fiji kurulumunu başlatmada otomatik olarak güncellemek
• Özel görüntü analiz çözümleri oluşturmak için geniş bir komut dosyası dili yelpazesinden seçim yapmak
• Büyük biyolojik görüntü veri kümelerinde ImgLib gibi Fiji'ün güçlü kütüphanelerini kullanmak
• Uygulamalarını dağıtmak ve benzer projelerde diğer bilim insanlarıyla işbirliği yapmak

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Bol alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), histolojik dokular, kan hücreleri, algler ve diğer biyolojik örneklerle ilgili görüntüleri işlemek ve analiz etmek isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar araştırmacılar ve laboratuvar profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Fiji arayüzünde gezinme ve ImageJ’nin temel işlevlerini kullanma.
• Bilimsel görüntüleri daha iyi analiz için ön işleme ve geliştirme.
• Hücre sayımı ve alan ölçümü dahil olmak üzere görüntüleri nicel olarak analiz etme.
• Makrolar ve eklentiler kullanarak tekrarlayan görevleri otomatikleştirme.
• Biyolojik araştırmalarda özel görüntü analizi ihtiyaçları için iş akışlarını özelleştirme.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyli veri bilimcilerine ve geliştiricilere yönelik olup, Google Colab环境中高效应用机器学习算法。

• 为机器学习项目设置和导航Google Colab。
• 理解并应用各种机器学习算法。
• 使用Scikit-learn等库来分析和预测数据。
• 实现监督学习和无监督学习模型。
• 有效地优化和评估机器学习模型。

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.

OpenFace, Google'ün FaceNet araştırmasına dayalı açık kaynaklı, gerçek zamanlı yüz tanıma yazılımıdır Python ve Torch üzerine kurulmuştur.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitimde katılımcılar, OpenFace'in bileşenlerini kullanarak örnek bir yüz tanıma uygulaması oluşturmayı ve dağıtmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yüz algılama, hizalama ve dönüşüm uygulamak için dlib, OpenCV, Torch ve nn4 dahil olmak üzere OpenFace'in bileşenleriyle çalışmak
• OpenFace'i gözetleme, kimlik doğrulama, sanal gerçeklik, oyun ve tekrar eden müşterileri belirleme gibi gerçek dünya uygulamalarına uygulamak vb.

Hedef Kitle

• Geliştiriciler
• Veri bilimcileri

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma

Pattern Matching, bir görüntü içinde belirtilen kalıpları bulmak için kullanılan bir tekniktir. Örneğin, bir fabrikadaki hatalı ürün üzerindeki beklenen etiketi veya bir bileşenin belirtilen boyutlarını belirlemek gibi, yakalanan bir görüntü içinde belirli özelliklerin varlığını belirlemek için kullanılabilir. Pattern Recognition'ten (daha büyük ilgili örnekler koleksiyonuna dayalı genel kalıpları tanıyan) farklı olarak, özellikle ne aradığımızı belirtir ve ardından beklenen kalıbın mevcut olup olmadığını bize bildirir.

Kurs Formatı

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanabilecekler:

Bu eğitmen tarafından verilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), temel düzeyde geliştiricilere ve veri analistlerine yönelik olup, Python programlamayı Google Colab kullanarak sıfırdan öğrenmek isteyen kişilere yöneliktir.

• Python programlama dilinin temellerini anlamak.
• Google Colab ortamında Python kodunu uygulamak.
• Karar yapıcı yapıları kullanarak bir Python programının akışını yönetmek.
• Fonksiyonlar oluşturmak ve kodu etkili bir şekilde düzenleme ve yeniden kullanmayı sağlamak.
• Python programlaması için temel kütüphaneleri keşfetmek ve kullanmak.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim, bir yüz tanıma sistemi oluşturmak için gereken yazılım, donanım ve adım adım süreci tanıtıyor. Yüz Tanıma aynı zamanda Face Recognition olarak da bilinir.

Bu laboratuvarda kullanılan donanım Rasberry Pi, bir kamera modülü, servo motorlar (isteğe bağlı), vb. içerir. Katılımcılar bu bileşenleri kendileri satın almaktan sorumludur. Kullanılan yazılım OpenCV, Linux, Python, vb.'dir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Rasberry Pi'ye Linux, OpenCV ve diğer yazılım yardımcı programlarını ve kitaplıklarını kurmak.
• OpenCV'ı yüz görüntülerini yakalamak ve algılamak için yapılandırmak.
• Bir Rasberry Pi sistemini gerçek dünya ortamlarında kullanmak için çeşitli seçenekleri anlamak.
• Sistemi gözetim, kimlik doğrulama vb. gibi çeşitli kullanım durumlarına uyarlamak.

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma.

Not

• Diğer donanım ve yazılım seçenekleri şunlardır: Arduino, OpenFace, Windows, vb. Bunlardan herhangi birini kullanmak isterseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

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.