YOLOv7: Echtzeit-Objekterkennung mit Computer Vision Schulung

Diese von Dozenten geleitete Schulung in Deutschland behandelt das Deployment und die Optimierung von CV- und NLP-Modellen mit dem CANN SDK für Ascend-Hardware. Die Teilnehmer lernen, Modelle zu konvertieren, sie in Live-Pipelines zu integrieren und die Inferenzleistung für Echtzeit-Erkennung und -Analyse zu verbessern.

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 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.

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.

Entdecken Sie die Grundlagen der Computer Vision in diesem praxisorientierten, von einem Trainer gelebten Kurs in Deutschland. Die Teilnehmer verwenden Python, um Systeme zur Erkennung von Gesichtern, Objekten und Bewegungen zu erstellen. Dieser Kurs bietet eine praktische Grundlage in Bildverarbeitung und Computer-Vision-Aufgaben.

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.