Computer Vision Schulungen in Linz

Diese instructor-led, live Schulung in Linz (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.

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.

Das CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) bietet leistungsstarke Tools zur Bereitstellung und Optimierung von Echtzeit-KI-Anwendungen im Bereich Computer Vision und NLP, insbesondere für Huawei Ascend Hardware.

Dieses Instructor-Led-Training (live, online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Experten, die Vision- und Sprachmodelle mit dem CANN SDK für produktionsreale Anwendungen entwickeln, bereitstellen und optimieren möchten.

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

• CV- und NLP-Modelle mit CANN und AscendCL bereitzustellen und zu optimieren.
• CANN-Tools zur Modellkonvertierung zu verwenden und diese in Live-Pipelines zu integrieren.
• Die Inferenzleistung für Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung und Sentiment-Analyse zu optimieren.
• Echtzeit-CV/NLP-Pipelines für Edge- oder Cloud-basierte Bereitstellungen aufzubauen.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Demonstrationen.
• Praktische Laboreinheiten mit Modellsbereitstellung und Leistungsprofilierung.
• Live-Pipelinedesign anhand realer CV- und NLP-Anwendungsfälle.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Diese Dozentengestützte Live-Schulung in Linz (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.

Dieser live unterrichtete Kurs in Linz (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 Lehrkräften geleitete Live-Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene, also Forscherinnen und Forscher sowie Laborfachkräfte, die Bilder von histologischen Geweben, Blutzellen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Fiji-Oberfläche zu navigieren und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder vorzubereiten und zu optimieren, um die Analysequalität zu verbessern.
• Bilder quantitativ auszuwerten, einschließlich Zellzählung und Flächenmessung.
• Wiederkehrende Aufgaben durch Makros und Plugins zu automatisieren.
• Arbeitsabläufe für spezifische Bildanalysebedürfnisse in der biologischen Forschung anzupassen.

Dieses instructor-led Live-Training in Linz (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 von einem Dozenten geleitete, live stattfindende Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Forscher und Data Scientists auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die lernen möchten, wie man Echtzeit-Objekterkennung mit YOLOv7 implementiert.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Die grundlegenden Konzepte der Objekterkennung verstehen.
• YOLOv7 für Aufgaben der Objekterkennung installieren und konfigurieren können.
• Eigene Objekterkennungsmodelle mit YOLOv7 trainieren und testen können.
• YOLOv7 in andere Computer-Vision-Frameworks und -Tools integrieren können.
• Häufige Probleme bei der Implementierung von YOLOv7 beheben können.

Computer Vision ist ein Bereich, der sich mit der automatischen Extraktion, Analyse und dem Verständnis nützlicher Informationen aus digitalen Medien befasst. Python ist eine Hochsprache, die für ihre klare Syntax und hohe Code-Lesbarkeit bekannt ist.

In diesem vom Instructor geleiteten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen der Computer Vision kennen, indem sie Schritt für Schritt eine Reihe einfacher Computer-Vision-Anwendungen mit Python erstellen.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer Folgendes:

• Die Grundlagen der Computer Vision verstehen
• Python zur Implementierung von Computer-Vision-Aufgaben nutzen
• Eigene Systeme zur Gesichtserkennung, Objekterkennung und Bewegungserkennung entwickeln

Zielgruppe

• Python-Programmierer mit Interesse an Computer Vision

Format des Kurses

• Vortrag, Diskussion, Übungen und intensive praktische Übungen