Nhận dạng Hình ảnh với SimpleCV Khóa Học Đào Tạo

Caffe là một framework học sâu được xây dựng với mục tiêu biểu đạt, tốc độ và tính mô-đun.

Khóa học này khám phá ứng dụng của Caffe như một framework học sâu để nhận dạng hình ảnh, sử dụng MNIST làm ví dụ.

Đối tượng

Khóa học này phù hợp cho các nhà nghiên cứu và kỹ sư Deep Learning quan tâm đến việc sử dụng Caffe như một framework.

Sau khi hoàn thành khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• hiểu cấu trúc và cơ chế triển khai của Caffe
• thực hiện các tác vụ và cấu hình liên quan đến cài đặt / môi trường sản xuất / kiến trúc
• đánh giá chất lượng mã, thực hiện gỡ lỗi, giám sát
• triển khai các tính năng nâng cao trong sản xuất như huấn luyện mô hình, triển khai các lớp và ghi nhật ký

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng dẫn dành cho các nhà phát triển AI và các kỹ sư tính toán máy tính có trình độ trung cấp muốn xây dựng các hệ thống máy tính có khả năng tự động hóa cho các ứng dụng xe tự lái.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản về tính toán máy tính trong các xe tự lái.
• Triển khai các thuật toán phát hiện đối tượng, phát hiện làn đường và phân đoạn ngữ nghĩa.
• Tích hợp các hệ thống máy tính với các hệ thống phụ trợ của xe tự lái khác.
• Áp dụng các kỹ thuật học sâu để thực hiện các nhiệm vụ nhận thức nâng cao.
• Đánh giá hiệu suất của các mô hình tính toán máy tính trong các trường hợp thực tế.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho những chuyên gia cấp cao muốn sâu hơn vào thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow trong việc phát triển các mô hình thị giác phức tạp bằng Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơron tích chập (CNN) bằng TensorFlow.
• Tận dụng Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách mở rộng và hiệu quả.
• Thực hiện các kỹ thuật tiền xử lý ảnh cho các nhiệm vụ thị giác máy tính.
• Triển khai các mô hình thị giác cho các ứng dụng thực tế.
• Sử dụng chuyển giao học để nâng cao hiệu suất của mô hình CNN.
• Trực quan hóa và giải thích kết quả của các mô hình phân loại ảnh.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) được thiết kế cho các kỹ sư xử lý hình ảnh AI ở mức trung cấp đến cao cấp, nhà phát triển AI và chuyên gia IoT muốn thực hiện và tối ưu hóa các mô hình học sâu trong xử lý thời gian thực trên thiết bị đầu cuối.

Cuối khóa đào tạo, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu rõ cơ bản của AI đầu cuối và ứng dụng của nó trong xử lý hình ảnh.
• Triển khai các mô hình học sâu đã được tối ưu hóa trên thiết bị đầu cuối cho phân tích hình ảnh và video thời gian thực.
• Sử dụng các khung như TensorFlow Lite, OpenVINO và NVIDIA Jetson SDK để triển khai mô hình.
• Tối ưu hóa các mô hình AI về hiệu suất, tiết kiệm năng lượng và suy luận thời gian trễ thấp.

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 hình ảnh nguồn mở bao gồm ImageJ (một chương trình xử lý hình ảnh đa chiều khoa học) và nhiều plugin cho phân tích hình ảnh khoa học.

Trong khóa đào tạo trực tiếp này, người tham gia sẽ học cách sử dụng bản phân phối Fiji và chương trình ImageJ nền tảng để tạo ứng dụng phân tích hình ảnh.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Sử dụng các tính năng lập trình nâng cao và thành phần phần mềm của Fiji để mở rộng ImageJ
• Ghép các hình ảnh 3D lớn từ các mảnh chồng lấn
• Cập nhật tự động cài đặt Fiji khi khởi động bằng hệ thống cập nhật tích hợp
• Chọn từ nhiều ngôn ngữ lập trình kịch bản để xây dựng các giải pháp phân tích hình ảnh tùy chỉnh
• Sử dụng thư viện mạnh mẽ của Fiji, như ImgLib trên các tập dữ liệu bioimage lớn
• Triển khai ứng dụng và hợp 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 hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

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

Khóa đào tạo này do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu và chuyên viên phòng thí nghiệm từ mức cơ bản đến trung cấp, những người muốn xử lý và phân tích hình ảnh liên quan đến mô học, tế bào máu, tảo và các mẫu sinh học khác.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Điều hướng giao diện Fiji và sử dụng các chức năng cốt lõi của ImageJ.
• Xử lý 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 đi lặp lại bằng macro và plugin.
• 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.

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.

Computer Vision là một lĩnh vực liên quan đến việc tự động trích xuất, phân tích và hiểu thông tin hữu ích từ các phương tiện kỹ thuật số. Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao nổi tiếng với cú pháp rõ ràng và khả năng đọc code dễ dàng.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học các kiến thức cơ bản về Computer Vision khi họ từng bước thực hiện tạo một loạt các ứng dụng Computer Vision đơn giản bằng Python.

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

• Hiểu các kiến thức cơ bản về Computer Vision
• Sử dụng Python để triển khai các tác vụ Computer Vision
• Xây dựng các hệ thống phát hiện khuôn mặt, đối tượng và chuyển động của riêng họ

Đối tượng

• Các lập trình viên Python quan tâm đến Computer Vision

Định dạng khóa học

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

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.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển back-end và nhà khoa học dữ liệu muốn tích hợp các mô hình YOLO đã được huấn luyện trước vào các chương trình hướng đến doanh nghiệp và triển khai các thành phần hiệu quả về chi phí cho việc phát hiện đối tượng.

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

• Cài đặt và cấu hình các công cụ và thư viện cần thiết trong phát hiện đối tượng bằng YOLO.
• Tùy chỉnh các ứng dụng dòng lệnh Python hoạt động dựa trên các mô hình YOLO đã được huấn luyện trước.
• Triển khai khung của các mô hình YOLO đã được huấn luyện trước cho nhiều dự án thị giác máy tính.
• Chuyển đổi các bộ dữ liệu hiện có để phát hiện đối tượng sang định dạng YOLO.
• Hiểu các khái niệm cơ bản của thuật toán YOLO cho thị giác máy tính và/hoặc học sâu.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và chuyên gia dữ liệu ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn học cách thực hiện phát hiện đối tượng thời gian thực bằng YOLOv7.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản của phát hiện đối tượng.
• Cài đặt và cấu hình YOLOv7 cho các tác vụ phát hiện đối tượng.
• Huấn luyện và kiểm tra các mô hình phát hiện đối tượng tùy chỉnh bằng YOLOv7.
• Tích hợp YOLOv7 với các khung công nghệ thị giác máy tính và công cụ khác.
• Giải quyết các vấn đề phổ biến liên quan đến việc triển khai YOLOv7.