YOLOv7: Echtzeit-Objekterkennung mit Computer Vision Schulung

Diese live geleitete Schulung in Österreich befasst sich mit dem Deployment und der Optimierung von CV- und NLP-Modellen unter Verwendung des CANN SDKs 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.

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 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 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.

Entdecken Sie die Grundlagen der Computer Vision in dieser praxisorientierten, von einem Trainer geleiteten Schulung in Österreich. Die Teilnehmer nutzen Python, um Systeme zur Erkennung von Gesichtern, Objekten und Bewegungen zu entwickeln. Dieser Kurs bietet eine praktische Grundlage für Bildverarbeitung und Computer-Vision-Aufgaben.

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.