Fiji: Introduction to Scientific Image Processing Schulung

Die Mustererkennung ist eine Technik, mit der bestimmte Muster in einem Bild gesucht werden. Es kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem erfassten Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungslinie oder die angegebenen Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von der " Pattern Recognition " (die allgemeine Muster erkennt, die auf größeren Sammlungen verwandter Muster basieren) darin, dass es genau festlegt, wonach wir suchen, und uns dann mitteilt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht.

Format des Kurses

• Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Pattern Matching für Machine Vision .

Marvin ist ein erweiterbares, plattformübergreifendes Open-Source-Framework für die Bild- und Videoverarbeitung, das in Java entwickelt wurde. Entwickler können mit Marvin Bilder manipulieren, Merkmale aus Bildern für Klassifizierungsaufgaben extrahieren, Zahlen algorithmisch generieren, Videodateidatensätze verarbeiten und die Automatisierung von Komponententests einrichten.

Einige der Marvin von Marvin umfassen Filterung, Augmented Reality, Objektverfolgung und Bewegungserkennung.

In diesem von Lehrern geleiteten Live-Kurs lernen die Teilnehmer die Prinzipien der Bild- und Videoanalyse und verwenden das Marvin Framework und seine Bildverarbeitungsalgorithmen, um ihre eigene Anwendung zu erstellen.

Format des Kurses

• Zunächst werden die Grundprinzipien der Bildanalyse, Videoanalyse und des Marvin Frameworks vorgestellt. Die Studierenden erhalten projektbezogene Aufgaben, mit denen sie die erlernten Konzepte üben können. Am Ende des Kurses haben die Teilnehmer ihre eigene Anwendung unter Verwendung des Marvin Frameworks und der Bibliotheken entwickelt.

Scilab ist eine gut entwickelte, kostenlose und quelloffene Hochsprache für die wissenschaftliche Datenbearbeitung. Die zentrale Datenstruktur wird für Statistiken, Grafiken und Animationen, Simulationen, Signalverarbeitung, Physik, Optimierung usw. verwendet und vereinfacht viele Arten von Problemen im Vergleich zu Alternativen wie FORTRAN und C-Derivaten. Es ist mit Sprachen wie C, Java und Python kompatibel und eignet sich daher als Ergänzung zu vorhandenen Systemen.

In dieser von Lehrern geleiteten Schulung lernen die Teilnehmer die Vorteile von Scilab Vergleich zu Alternativen wie Matlab, die Grundlagen der Scilab Syntax sowie einige erweiterte Funktionen kennen und können je nach Bedarf auf andere weit verbreitete Sprachen zugreifen. Der Kurs wird mit einem kurzen Projekt zum Thema Bildverarbeitung abgeschlossen.

Am Ende dieser Schulung erhalten die Teilnehmer einen Einblick in die Grundfunktionen und einige fortgeschrittene Funktionen von Scilab und verfügen über die Ressourcen, um ihr Wissen weiter auszubauen.

Publikum

• Datenwissenschaftler und Ingenieure, insbesondere mit Interesse an Bildverarbeitung und Gesichtserkennung

Format des Kurses

• Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und intensives Üben mit Abschlussprojekt

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is a scalable deep learning platform developed by Baidu.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up and configure PaddlePaddle
• Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
• Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
• Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
• Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.

Audience

• Developers
• Data scientists

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Dies ist eine fünftägige Einführung in Data Science und AI.

Der Kurs wird mit Beispielen und Übungen mit Python geliefert

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Marketer, die KI nutzen möchten, um ihre digitalen Marketingstrategien durch wertvolle Kundeneinblicke zu verbessern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Nutzen Sie KI-Software, um die Art und Weise zu verbessern, wie Marken mit Nutzern in Kontakt treten.
• Chatbots zur Optimierung des Nutzererlebnisses einsetzen.
• Steigern Sie die Produktivität und den Umsatz durch die Automatisierung von Aufgaben.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Manager und Führungskräfte, die die Grundlagen der künstlichen Intelligenz kennenlernen und KI-Projekte für ihr Unternehmen leiten möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein, KI auf technischer Ebene zu verstehen und die Daten und Ressourcen ihrer Organisation strategisch zu nutzen, um KI-Projekte erfolgreich zu verwalten.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die Roboter mit grundlegenden KI-Methoden programmieren und erstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Einführung von Filtern (Kalman- und Partikelfilter), die es dem Roboter ermöglichen, sich bewegende Objekte in seiner Umgebung zu lokalisieren.
• Suchalgorithmen und Bewegungsplanung implementieren.
• Implementieren Sie PID-Steuerungen, um die Bewegung eines Roboters innerhalb einer Umgebung zu regulieren.
• Implementieren von SLAM-Algorithmen, die es einem Roboter ermöglichen, eine unbekannte Umgebung zu erfassen.

Dieses von einem Lehrer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute, die das Konzept der KI erlernen und verstehen möchten und wie man sie effektiv und verantwortungsbewusst nutzt.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Lernen Sie das Konzept von Artificial Intelligence (AI). Verstehen Sie die Grenzen und Gefahren der KI und setzen Sie sie verantwortungsvoll ein. Erfahren Sie, wie Sie KI in realen Szenarien effektiv einsetzen können.

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung (online oder vor Ort) lernen die Teilnehmer die verschiedenen Technologien, Frameworks und Techniken für die Programmierung unterschiedlicher Robotertypen kennen, die im Bereich der Nukleartechnik und der Umweltsysteme eingesetzt werden.

Der 6-wöchige Kurs findet an 5 Tagen pro Woche statt. Jeder Tag dauert 4 Stunden und besteht aus Vorträgen, Diskussionen und praktischer Roboterentwicklung in einer Live-Laborumgebung. Die Teilnehmer werden verschiedene reale Projekte durchführen, die für ihre Arbeit relevant sind, um ihr erworbenes Wissen in der Praxis anzuwenden.

Die Zielhardware für diesen Kurs wird mit einer Simulationssoftware in 3D simuliert. Das ROS (Robot Operating System) Open-Source-Framework, C++ und Python werden für die Programmierung der Roboter verwendet.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen der Schlüsselkonzepte der Robotertechnik
• Das Zusammenspiel von Software und Hardware in einem Robotersystem verstehen und steuern können.
• Verstehen und Implementieren der Softwarekomponenten, die der Robotik zugrunde liegen.
• Bau und Betrieb eines simulierten mechanischen Roboters, der sehen, fühlen, verarbeiten, navigieren und mit Menschen durch Sprache interagieren kann.
• Verstehen der notwendigen Elemente der künstlichen Intelligenz (maschinelles Lernen, Deep Learning, etc.), die für den Bau eines intelligenten Roboters anwendbar sind.
• Implementierung von Filtern (Kalman und Partikel), um den Roboter in die Lage zu versetzen, sich bewegende Objekte in seiner Umgebung zu lokalisieren.
• Implementierung von Suchalgorithmen und Bewegungsplanung.
• Implementierung von PID-Steuerungen, um die Bewegung eines Roboters innerhalb einer Umgebung zu regulieren.
• Implementieren Sie SLAM-Algorithmen, um einen Roboter in die Lage zu versetzen, eine unbekannte Umgebung zu erfassen.
• Erweitern Sie die Fähigkeit eines Roboters, komplexe Aufgaben durch Deep Learning auszuführen.
• Test und Fehlerbehebung eines Roboters in realistischen Szenarien.

In dieser von einem Ausbilder geleiteten Live-Schulung (online oder vor Ort) lernen die Teilnehmer die verschiedenen Technologien, Frameworks und Techniken für die Programmierung unterschiedlicher Robotertypen kennen, die im Bereich der Nukleartechnik und der Umweltsysteme eingesetzt werden.

Der 4-wöchige Kurs findet an 5 Tagen pro Woche statt. Jeder Tag dauert 4 Stunden und besteht aus Vorträgen, Diskussionen und praktischer Roboterentwicklung in einer Live-Laborumgebung. Die Teilnehmer führen verschiedene reale Projekte durch, die auf ihre Arbeit anwendbar sind, um ihr erworbenes Wissen in die Praxis umzusetzen.

Die Zielhardware für diesen Kurs wird mit einer Simulationssoftware in 3D simuliert. Der Code wird dann auf physische Hardware (Arduino oder andere) geladen, um den endgültigen Einsatz zu testen. Für die Programmierung der Roboter werden das Open-Source-Framework ROS (Robot Operating System), C++ und Python verwendet.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen der Schlüsselkonzepte der Robotertechnik
• Das Zusammenspiel von Software und Hardware in einem Robotersystem verstehen und steuern können.
• Verstehen und Implementieren der Softwarekomponenten, die der Robotik zugrunde liegen.
• Bau und Betrieb eines simulierten mechanischen Roboters, der sehen, fühlen, verarbeiten, navigieren und mit Menschen durch Sprache interagieren kann.
• Verstehen der notwendigen Elemente der künstlichen Intelligenz (maschinelles Lernen, Deep Learning, etc.), die für den Bau eines intelligenten Roboters anwendbar sind.
• Implementierung von Filtern (Kalman und Partikel), um den Roboter in die Lage zu versetzen, sich bewegende Objekte in seiner Umgebung zu lokalisieren.
• Implementierung von Suchalgorithmen und Bewegungsplanung.
• Implementierung von PID-Steuerungen, um die Bewegung eines Roboters innerhalb einer Umgebung zu regulieren.
• Implementieren von SLAM-Algorithmen, um einen Roboter in die Lage zu versetzen, eine unbekannte Umgebung zu erfassen.
• Test und Fehlerbehebung eines Roboters in realistischen Szenarien.

This is a classroom based training session in a presentation and Q&A format

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Digital Marketer, Content Creators und Entwickler, die die Auswirkungen von KI auf Suchmaschinen verstehen, die Möglichkeiten von Bing AI erkunden und mehr über Chatbot-Technologien und ihre Anwendungen erfahren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Verstehen Sie die Prinzipien und Vorteile von Bing AI.
• Identifizieren Sie die KI-gestützten Funktionen in Bing und ihre Anwendungen.
• Nutzen Sie Bing AI, um Suchergebnisse und Nutzererfahrungen zu verbessern.
• Evaluieren Sie das Potenzial von KI bei der Suchmaschinenoptimierung (SEO) und der Erstellung von Inhalten.
• Erforschen Sie Chatbot-Technologien und ihre Anwendungen, einschließlich Bing AI Chatbot.

Kombinieren Sie in diesem umfassenden Kurs die transformative Kraft von KI mit der Agilität von Edge Computing. Lernen Sie, KI-Modelle direkt auf Edge-Geräten einzusetzen, vom Verständnis der CNN-Architekturen bis hin zur Beherrschung von Wissensdestillation und föderiertem Lernen. Diese praktische Schulung vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die KI-Leistung für die Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung im Edge-Bereich zu optimieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler, die IBM Cloud Pak nutzen möchten, um Daten für die Verwendung in KI-Lösungen vorzubereiten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Installieren und konfigurieren Sie Cloud Pak für Daten.
• vereinheitlichen Sie die Sammlung, Organisation und Analyse von Daten.
• Integrieren Sie Cloud Pak for Data mit einer Vielzahl von Diensten, um allgemeine Geschäftsprobleme zu lösen.
• Implementieren Sie Workflows für die Zusammenarbeit mit Teammitgliedern bei der Entwicklung einer KI-Lösung.