Học sâu cho Hình ảnh với Caffe Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy, nhà nghiên cứu học sâu và chuyên gia thị giác máy tính trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn mở rộng kiến thức và kỹ năng của họ về học sâu để tạo ảnh từ văn bản.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các kiến trúc và kỹ thuật học sâu nâng cao để tạo ảnh từ văn bản.
• Triển khai các mô hình và tối ưu hóa phức tạp để tổng hợp hình ảnh chất lượng cao.
• Tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng cho các tập dữ liệu lớn và các mô hình phức tạp.
• Điều chỉnh các siêu tham số để cải thiện hiệu suất và khả năng khái quát hóa của mô hình.
• Tích hợp Stable Diffusion với các khung và công cụ học sâu khác.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà sinh học muốn hiểu cách AlphaFold hoạt động và sử dụng các mô hình AlphaFold làm hướng dẫn trong các nghiên cứu thực nghiệm của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của AlphaFold.
• Tìm hiểu cách AlphaFold hoạt động.
• Tìm hiểu cách diễn giải các dự đoán và kết quả của AlphaFold.

Khoá học này do giáo viên dẫn dắt trực tiếp, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, nhằm hướng tới nhân viên thực thi pháp luật có trình độ sơ cấp muốn chuyển từ vẽ phác thảo khuôn mặt thủ công sang sử dụng công cụ AI để phát triển hệ thống nhận diện khuôn mặt.

Sau khi hoàn thành khóa học, các học viên sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của Trí tuệ nhân tạo và Học máy.
• Học các nguyên tắc cơ bản của xử lý ảnh số và ứng dụng của chúng trong nhận diện khuôn mặt.
• Phát triển kỹ năng sử dụng các công cụ và khung AI để tạo mô hình nhận diện khuôn mặt.
• Có kinh nghiệm thực tế trong việc tạo, huấn luyện và kiểm tra hệ thống nhận diện khuôn mặt.
• Hiểu các vấn đề đạo đức và thực tiễn tốt nhất khi sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt.

Fiji là một gói xử lý ảnh mã nguồn mở, bao gồm ImageJ (một chương trình xử lý ảnh cho hình ảnh đa chiều khoa học) và một số plugin để phân tích hình ảnh khoa học.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng bản phân phối Fiji và chương trình ImageJ cơ bản để tạo một ứng dụng phân tích hình ảnh.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng các tính năng lập trình nâng cao và các thành phần phần mềm của Fiji để mở rộng ImageJ
• Ghép nối các hình ảnh 3D lớn từ các ô chồng lấp
• Tự động cập nhật cài đặt Fiji khi khởi động bằng hệ thống cập nhật tích hợp
• Chọn từ nhiều ngôn ngữ kịch bản khác nhau để xây dựng các giải pháp phân tích hình ảnh tùy chỉnh
• Sử dụng các thư viện mạnh mẽ của Fiji, chẳng hạn như ImgLib trên các tập dữ liệu bioimage lớn
• Triển khai ứng dụng của họ và cộng tác với các nhà khoa học khác trong các dự án tương tự

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam nhằm mục đích giúp các nhà nghiên cứu và chuyên gia phòng thí nghiệm cấp độ đầu tiên đến trung cấp xử lý và phân tích hình ảnh liên quan đến mô học, tế bào máu, tảo, và các mẫu sinh học khác.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Điều hướng giao diện Fiji và sử dụng các chức năng cốt lõi của ImageJ.
• Tiền xử lý và cải thiện hình ảnh khoa học để phân tích tốt hơn.
• Phân tích hình ảnh định lượng, bao gồm đếm tế bào và đo diện tích.
• Tự động hóa các tác vụ lặp lại bằng cách sử dụng các vựng lệnh và bổ sung (plugins).
• Tùy chỉnh quy trình làm việc cho nhu cầu phân tích hình ảnh cụ thể trong nghiên cứu sinh học.

OpenCV (Thư viện Mã nguồn mở Computer Vision: http://opencv.org) là một thư viện được cấp phép BSD mã nguồn mở bao gồm hàng trăm thuật toán thị giác máy tính.

Đối tượng

Khóa học này dành cho các kỹ sư và kiến trúc sư muốn sử dụng OpenCV cho các dự án thị giác máy tính.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư phần mềm muốn lập trình bằng Python với OpenCV 4 cho học sâu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Xem, tải và phân loại hình ảnh và video bằng OpenCV 4.
• Triển khai học sâu trong OpenCV 4 với TensorFlow và Keras.
• Chạy các mô hình học sâu và tạo các báo cáo có tác động từ hình ảnh và video.

OpenFace là phần mềm nhận diện khuôn mặt dựa trên mã nguồn mở, thời gian thực, dựa trên nghiên cứu FaceNet của Google, với Python và Torch.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng các thành phần của OpenFace để tạo và triển khai một ứng dụng nhận diện khuôn mặt mẫu.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Làm việc với các thành phần của OpenFace, bao gồm dlib, OpenCV, Torch và nn4 để triển khai phát hiện, căn chỉnh và chuyển đổi khuôn mặt.
• Áp dụng OpenFace vào các ứng dụng thực tế như giám sát, xác minh danh tính, thực tế ảo, trò chơi và nhận diện khách hàng thường xuyên, v.v.

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Nhà khoa học dữ liệu

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu.

Kỹ thuật Phối Đệm Mẫu là một phương pháp được sử dụng để xác định các mẫu chỉ định trong một hình ảnh. Nó có thể được sử dụng để xác định sự tồn tại của các đặc điểm chỉ định trong hình ảnh đã chụp, ví dụ như nhãn mong đợi trên một sản phẩm bị lỗi trên dây chuyền sản xuất hoặc kích thước quy định của một linh kiện. Điều này khác với "Nhận Dạng Mẫu" (nhận dạng các mẫu tổng quát dựa trên bộ sưu tập lớn các mẫu liên quan) ở chỗ nó cụ thể hóa điều chúng ta đang tìm kiếm, sau đó thông báo cho chúng ta liệu mẫu mong đợi có tồn tại hay không.

Định Dạng Khóa Học

• Khóa học này giới thiệu các phương pháp, công nghệ và thuật toán được sử dụng trong lĩnh vực phối điệm mẫu trong Máy Nhìn.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này giới thiệu phần mềm, phần cứng và quy trình từng bước cần thiết để xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt từ đầu. Nhận diện khuôn mặt còn được gọi là Face Recognition.

Phần cứng được sử dụng trong phòng thí nghiệm này bao gồm Rasberry Pi, mô-đun camera, servo (tùy chọn), v.v. Người tham gia chịu trách nhiệm mua các thành phần này. Phần mềm được sử dụng bao gồm OpenCV, Linux, Python, v.v.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt Linux, OpenCV và các tiện ích và thư viện phần mềm khác trên Rasberry Pi.
• Cấu hình OpenCV để chụp và phát hiện hình ảnh khuôn mặt.
• Hiểu các tùy chọn khác nhau để đóng gói hệ thống Rasberry Pi để sử dụng trong môi trường thực tế.
• Điều chỉnh hệ thống cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, bao gồm giám sát, xác minh danh tính, v.v.

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành nặng nề.

Lưu ý

• Các tùy chọn phần cứng và phần mềm khác bao gồm: Arduino, OpenFace, Windows, v.v. Nếu bạn muốn sử dụng bất kỳ tùy chọn nào trong số này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm vào các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy và nhà nghiên cứu thị giác máy tính mong muốn tận dụng Stable Diffusion để tạo ra các hình ảnh chất lượng cao cho nhiều trường hợp sử dụng.

Sau khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ nguyên tắc của Stable Diffusion và cách nó hoạt động trong việc tạo hình ảnh.
• Xây dựng và huấn luyện các mô hình Stable Diffusion cho các nhiệm vụ tạo hình ảnh.
• Áp dụng Stable Diffusion vào nhiều kịch bản tạo hình ảnh, như vá ảnh, mở rộng ảnh và dịch chuyển hình ảnh từ hình ảnh khác.
• Tối ưu hóa hiệu suất và độ ổn định của các mô hình Stable Diffusion.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các kỹ sư muốn viết, tải và chạy các mô hình học máy trên các thiết bị nhúng rất nhỏ.

Khi kết thúc khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt TensorFlow Lite.
• Tải các mô hình học máy lên thiết bị nhúng để cho phép nó phát hiện giọng nói, phân loại hình ảnh, v.v.
• Thêm AI vào các thiết bị phần cứng mà không cần dựa vào kết nối mạng.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các chuyên gia cấp trung muốn sử dụng Vision Builder AI để thiết kế, triển khai và tối ưu hóa hệ thống kiểm tra tự động cho quá trình SMT (Surface-Mount Technology).

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Cài đặt và cấu hình các cuộc kiểm tra tự động bằng Vision Builder AI.
• Lấy và tiền xử lý hình ảnh chất lượng cao để phân tích.
• Triển khai quyết định dựa trên logic cho phát hiện lỗi và xác nhận quy trình.
• Tạo báo cáo kiểm tra và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.