Computer Vision mit Python Schulung

Diese Dozentengestützte Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Entwickler auf mittlerem Niveau und Computervision-Ingenieure, die robuste Vision-Systeme für autonome Fahranwendungen entwickeln möchten.

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

• Die Grundkonzepte der Computervision in autonomen Fahrzeugen zu verstehen.
• Algorithmen für Objekterkennung, Spurerkennnung und semantische Segmentierung zu implementieren.
• Vision-Systeme mit anderen Subsystemen autonomer Fahrzeuge zu integrieren.
• Deep-Learning-Techniken für fortschrittliche Wahrnehmungsaufgaben anzuwenden.
• Die Leistung von Computervision-Modellen in realen Szenarien zu bewerten.

Diese live angebotene Schulung unter Anleitung in <ort> (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die ihr Verständnis von Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow zur Entwicklung anspruchsvoller Bildverarbeitungsmodelle mit Google Colab erkunden möchten.

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

• Konvolutionale neuronale Netze (CNNs) mit TensorFlow zu erstellen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente cloud-basierte Modellentwicklung zu nutzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Computer-Vision-Aufgaben zu implementieren.
• Computer-Vision-Modelle für reale Anwendungen bereitzustellen.
• Transfer Learning einzusetzen, um die Leistung von CNN-Modellen zu verbessern.
• Die Ergebnisse von Bildklassifizierungsmodellen zu visualisieren und zu interpretieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler und Datenanalysten auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy verbessern möchten.

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

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas und NumPy umfasst.
• Eine Datenanalyseanwendung mit Pandas und NumPy zu erstellen.
• Fortschrittliche Datenbereinigungs-, Sortierungs- und Filteroperationen durchzuführen.
• Aggregationsoperationen durchzuführen und Zeitreihendaten zu analysieren.
• Daten mit Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken darzustellen.
• Ihre Datenanalysecode zu debuggen und zu optimieren.

Diese instructor-led, live Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Computer-Vision-Ingenieure, KI-Entwickler und IoT-Experten mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die Computer-Vision-Modelle für Echtzeit-Verarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.

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

• Die Grundlagen von Edge AI und deren Anwendungen in Computer Vision zu verstehen.
• Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten für Echtzeit-Bild- und Videoanalyse bereitzustellen.
• Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO und NVIDIA Jetson SDK zur Modellbereitstellung zu verwenden.
• KI-Modelle für Leistung, Energieeffizienz und niedrige Latenzzeiten bei der Inferenz zu optimieren.

Dieser live unterrichtete Kurs in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Strafverfolgungsbeamte auf Anfängerniveau, die von manueller Gesichtszeichnung auf den Einsatz von KI-Tools zur Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen umsteigen möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zu verstehen.
• Die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung und deren Anwendung bei der Gesichtserkennung zu erlernen.
• Fähigkeiten im Umgang mit KI-Tools und -Frameworks zur Erstellung von Gesichtserkennungsmodellen zu entwickeln.
• Praxiserfahrung in der Erstellung, dem Training und dem Testen von Gesichtserkennungssystemen zu sammeln.
• Ethische Überlegungen und Best Practices im Einsatz der Gesichtserkennungstechnologie zu verstehen.

Diese von Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die den FARM-Stack (FastAPI, React und MongoDB) nutzen möchten, um dynamische, hocheffiziente und skalierbare Webanwendungen zu entwickeln.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, die FastAPI, React und MongoDB integriert.
• die zentralen Konzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• zu erlernen, wie man REST-APIs mit FastAPI erstellt.
• zu lernen, wie man interaktive Anwendungen mit React gestaltet.
• Anwendungen (Frontend und Backend) unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Dieses instruktionsgeleitete Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI in Kombination mit Python nutzen möchten, um RESTful-APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmer:

• die erforderliche Entwicklungsumgebung einrichten, um APIs mit Python und FastAPI zu entwickeln.
• mit Hilfe der FastAPI-Bibliothek schneller und einfacher APIs erstellen.
• lernen, wie Datenmodelle und Schemata auf Basis von Pydantic und OpenAPI erstellt werden.
• APIs über SQLAlchemy mit einer Datenbank verbinden.
• Sicherheit und Authentifizierung in APIs mithilfe der FastAPI-Tools implementieren.
• Container-Images erstellen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitstellen.

Diese praxisorientierte Schulung zu Österreich deckt die Grundlagen von Fiji und ImageJ für die biologische Forschung ab. Lernende erwerben praktische Fähigkeiten in der Bildvorverarbeitung, quantitativen Analyse und Makro-Automatisierung, um Workflows für histologische Gewebe, Zellen und andere Proben mit reproduzierbaren Ergebnissen zu optimieren.

Dieses instructor-led Live-Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Anwender mit mittlerem Kenntnisstand, die Vision Builder AI nutzen möchten, um automatisierte Inspektionssysteme für SMT-Prozesse (Surface-Mount Technology) zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Automatisierte Inspektionen mit Vision Builder AI einzurichten und zu konfigurieren.
• Hochwertige Bilder für die Analyse zu erfassen und vorzubereiten.
• Logikbasierte Entscheidungen zur Fehlererkennung und Prozessvalidierung zu implementieren.
• Inspektionsberichte zu erstellen und die Systemleistung zu optimieren.

Diese vom Trainer geleitete, live durchgeführte Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Forscher und Data Scientists mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die lernen möchten, wie sie Echtzeit-Objekterkennung mit YOLOv7 implementieren können.

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

• Die grundlegenden Konzepte der Objekterkennung zu verstehen.
• YOLOv7 für Objekterkennungsaufgaben zu installieren und zu konfigurieren.
• Eigene Objekterkennungsmodelle mit YOLOv7 zu trainieren und zu testen.
• YOLOv7 mit anderen Frameworks und Tools der Computer Vision zu integrieren.
• Häufige Probleme bei der Implementierung von YOLOv7 zu beheben.