Computer Vision mit Python Schulung

Dieses leitergestützte, praxisorientierte Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler sowie Ingenieure der Bildverarbeitung mittleren Kenntnisstands, die robuste visuelle Systeme für autonome Fahrzeuge entwickeln möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die grundlegenden Konzepte der Computervision im Kontext autonomer Fahrzeuge zu verstehen.
• Algorithmen zur Objekterkennung, Spurerfassung sowie semantischen Segmentierung umzusetzen.
• Visuelle Systeme mit anderen Unterkomponenten autonomer Fahrzeuge zu integrieren.
• Deep-Learning-Verfahren für fortgeschrittene Wahrnehmungsaufgaben einzusetzen.
• Die Leistungsfähigkeit von Computervision-Modellen in realen Einsatzszenarien zu bewerten.

Dieses von einem Dozenten geleitete Präsenztraining in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Profis auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre Kenntnisse in der Computer Vision vertiefen und die Möglichkeiten von TensorFlow beim Entwickeln komplexer Bildverarbeitungsmodelle unter Nutzung von Google Colab kennenlernen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Convolutional Neural Networks (CNNs) mithilfe von TensorFlow zu erstellen und zu trainieren.
• Google Colab für eine skalierbare sowie effiziente Entwicklung von Modellen in der Cloud einzusetzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Aufgaben im Bereich Computer Vision zu implementieren.
• Bildverarbeitungsmodelle für reale Anwendungen bereitzustellen.
• Transfer Learning anzuwenden, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen visualisieren und interpretieren können.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler sowie Datenanalysten mit mittleren Kenntnissen, die ihre Fähigkeiten im Bereich der Datenanalyse unter Einsatz von Pandas und NumPy vertiefen möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas sowie NumPy enthält.
• Eine Datenanalyse-Anwendung unter Verwendung von Pandas und NumPy zu erstellen.
• Fortgeschrittene Aufgaben der Datensäuberung, Sortierung und Filterung durchzuführen.
• Aggregationsoperationen vorzunehmen sowie zeitreihenbasierte Daten auszuwerten.
• Daten mittels Matplotlib sowie weiteren Visualisierungsbibliotheken darzustellen.
• Ihren Code zur Datenanalyse zu debuggen und zu optimieren.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Computer-Vision-Ingenieure, KI-Entwickler sowie IoT-Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die ihre Modelle für die Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die Grundlagen von Edge AI sowie dessen Anwendungen in der Computer Vision verstehen.
• Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten zur Echtzeit-Analyse von Bildern und Videos einsetzen.
• Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO sowie den NVIDIA Jetson SDK für das Deployment der Modelle nutzen.
• KI-Modelle hinsichtlich Leistung, Energieeffizienz und geringer Verzögerung bei der Inferenz optimieren.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Polizeibeamte mit geringer Vorkenntnissen, die vom manuellen Erstellen von Gesichtsskizzen auf den Einsatz KI-basierter Werkzeuge zur Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen umsteigen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu verstehen.
• Die Basics der digitalen Bildverarbeitung sowie deren Anwendung in der Gesichtserkennung kennenzulernen.
• Fähigkeiten im Umgang mit KI-Werkzeugen und -Frameworks zum Erstellen von Gesichtserkennungsmodellen zu entwickeln.
• Praktische Erfahrungen beim Entwerfen, Trainieren und Testen von Gesichtserkennungssystemen zu sammeln.
• Die ethischen Aspekte sowie bewährte Verfahren bei der Nutzung von Gesichtserkennungstechnologie zu verinnerlichen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an Entwickler, die mithilfe des FARM-Stacks (FastAPI, React und MongoDB) dynamische, hochperformante sowie skalierbare Webanwendungen erstellen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Das notwendige Entwicklungsumfeld einzurichten, das FastAPI, React und MongoDB integriert.
• Die grundlegenden Konzepte, Funktionen sowie Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• REST-APIs mit FastAPI zu erstellen.
• Interaktive Anwendungen mittels React zu entwerfen.
• Anwendungen – sowohl im Frontend als auch im Backend – unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI zusammen mit Python nutzen möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu entwickeln, zu testen sowie bereitzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zur Erstellung von APIs mit Python und FastAPI einrichten.
• Mittels der FastAPI-Bibliothek schneller und effizienter APIs erstellen.
• Datenmodelle sowie Schemata auf Basis von Pydantic und OpenAPI anlegen lernen.
• Verbindungen zu Datenbanken über SQLAlchemy herstellen.
• Sicherheits- und Authentifizierungsmechanismen mithilfe der Werkzeuge aus FastAPI implementieren.
• Container-Bilder erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitstellen.

Diese praxisorientierte Schulung in Deutschland vermittelt Grundlagen von Fiji und ImageJ für die biologische Forschung. Die Teilnehmer erwerben praktische Fähigkeiten in der Bildvorverarbeitung, quantitativen Analyse und Makro-Automatisierung, um Abarbeitungsabläufe für histologische Gewebe, Zellen und andere Proben zu optimieren und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mittleren Kenntnisstands, die Vision Builder AI nutzen möchten, um automatisierte Inspektionssysteme für SMT-Prozesse zu entwerfen, implementieren und optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Einrichtung und Konfiguration automatisierter Inspektionen mit Vision Builder AI.
• Das Erfassen und Vorverarbeiten hochwertiger Bilder für weitere Analyse.
• Die Implementierung logischer Entscheidungsprozesse zur Fehlererkennung und Prozessvalidierung.
• Die Erstellung von Inspektionsberichten sowie die Optimierung der Systemleistung.

Dieses von einem Trainer gelebte, Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Forscher und Data Scientist mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die lernen möchten, wie man mit YOLOv7 Objekterkennung in Echtzeit implementiert.

Nach Abschluss des Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die grundlegenden Konzepte der Objekterkennung zu verstehen.
• YOLOv7 für Aufgaben der Objekterkennung zu installieren und zu konfigurieren.
• Eigene Modelle für die Objekterkennung mit YOLOv7 zu trainieren und zu testen.
• YOLOv7 mit anderen Frameworks und Werkzeugen im Bereich Computer Vision zu integrieren.
• Häufige Probleme bei der Implementierung von YOLOv7 zu beheben.