Fiji: Introduction to Scientific Image Processing 교육 과정

마 빈은 확장 가능한 크로스 플랫폼 오픈 소스 이미지와 자바에서 개발 된 비디오 프로세싱 프레임 워크입니다.   개발자는 빈을 사용 하 여 이미지를 조작 하 고 분류 작업을 위해 이미지에서 피쳐를 추출 하 고 알고리즘 방식으로 수치를 생성할 수 있습니다. 비디오 파일 데이터 집합을 처리 하 고 단위 테스트 자동화를 설정 합니다.

일부의 마 빈 & #39; s 비디오 응용 프로그램에는 필터링, 증강 현실, 개체 추적 및 동작 감지가 포함 됩니다.

이 강사 주도에서

, 라이브 코스 참가자는 이미지 및 비디오 분석의 원리를 배우고 자신의 응용 프로그램을 구성 하는 마 빈 프레임 워크 및 이미지 처리 알고리즘을 활용 합니다.

코스의

형식

• 이미지 분석, 비디오 분석 및 마 빈 프레임 워크의 기본 원칙을 먼저 소개 합니다. 학생 들은 배운 개념을 연습할 수 있는 프로젝트 기반 작업이 주어 집니다. 수업이 끝날 때까지, 참가자 들은 마 빈 프레임 워크와 라이브러리를 사용 하 여 자신의 응용 프로그램을 개발 한 것입니다.

PaddlePaddle (PArallel Distributed DeepLearning)은 Baidu가 개발 한 확장 가능한 심층 학습 플랫폼입니다 강사진이 진행되는이 교육에서는 PaddlePaddle을 사용하여 제품 및 서비스 응용 프로그램에 대한 심층적 인 학습을 수행하는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 PaddlePaddle 설정 및 구성 이미지 인식 및 객체 감지를위한 CNN (Convolutional Neural Network) 설정 정서 분석을위한 RNN (Recurrent Neural Network) 설정 사용자가 답변을 찾을 수 있도록 추천 시스템에 대한 심층 학습을 설정하십시오 클릭률 (CTR) 예측, 대형 이미지 세트 분류, 광학 문자 인식 (OCR) 수행, 검색 순위 지정, 컴퓨터 바이러스 검색 및 추천 시스템 구현 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

패턴 일치는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다. 캡처 된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재 여부를 결정하는 데 사용할 수 있습니다 (예 : 공장 라인의 결함있는 제품의 예상 레이블 또는 구성 요소의 지정된 치수). 그것은 우리가 찾고있는 것을 구체적으로 지시한다는 점에서 " Pattern Recognition "(관련 샘플의 더 큰 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식)과 다르며 예상 패턴이 존재하는지 여부를 알려줍니다.

코스 형식

• 이 과정은 Machine Vision 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근법, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.

Scilab은 과학적 데이터 조작을 위해 잘 개발되고 무료이며 오픈 소스 고급 언어입니다 통계, 그래픽 및 애니메이션, 시뮬레이션, 신호 처리, 물리학, 최적화 등에 사용되는 중앙 데이터 구조는 매트릭스이며 FORTRAN 및 C 파생어와 같은 대안에 비해 여러 유형의 문제를 단순화합니다 C, Java 및 Python과 같은 언어와 호환되므로 기존 시스템의 보완 용도로 적합합니다 이 강사 훈련에서 참가자들은 Scilab의 장점을 Matlab과 같은 대안, Scilab 구문의 기본뿐만 아니라 일부 고급 기능 및 요구에 따라 널리 사용되는 다른 언어와의 인터페이스와 비교합니다 이 과정은 이미지 처리에 초점을 맞춘 간단한 프로젝트로 마무리됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 Scilab의 기본 기능과 고급 기능을 파악하고 지식을 계속 확장 할 수있는 자원을 갖게됩니다 청중 데이터 과학자 및 엔지니어, 특히 이미지 처리 및 얼굴 인식에 관심 코스 형식 부분 강의, 부분 토론, 연습 및 집중적 인 손자 연습, 최종 프로젝트 .

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 및 기계 학습을 활용하여 소프트웨어 개발의 효율성과 혁신을 향상시키려는 중급 소프트웨어 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 소프트웨어 개발 작업 자동화에서 AI와 머신러닝의 역할을 이해합니다.
• 코드, 테스트, 문서를 생성하는 AI 도구를 구현합니다.
• 코드 최적화, 품질 보증, 디버깅을 위해 AI 기술을 적용합니다.
• 향상된 배포 전략을 위해 AI를 DevOps 및 CI/CD 파이프라인에 통합합니다.
• AI 증강 소프트웨어 엔지니어링의 윤리적 고려 사항과 과제를 해결합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI 코딩 도우미를 개발 워크플로우에 통합하려는 초급부터 중급 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 소프트웨어 개발에서 AI 코딩 도우미의 역할과 기능을 이해합니다.
• 다양한 AI 코딩 보조 도구를 활용하여 일상적인 코딩 작업을 자동화하세요.
• AI 코딩 도우미를 소프트웨어 개발 라이프사이클에 통합하세요.
• 생산성을 높이고 더욱 복잡하고 창의적인 프로그래밍 작업에 집중하세요.
• 소프트웨어 개발에서 AI의 윤리적 고려 사항과 책임감 있는 사용을 다룹니다.

이것은 5 일 동안 Data Science 및 AI를 소개합니다.

이 과정은 Python 을 사용한 예제 및 연습과 함께 제공됩니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 AI를 사용하여 귀중한 고객 통찰력을 통해 디지털 마케팅 전략을 향상시키려는 마케팅 담당자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI 소프트웨어를 활용하여 브랜드가 사용자와 연결되는 방식을 개선하세요.
• 챗봇을 사용하여 사용자 경험을 최적화하세요.
• 작업 자동화를 통해 생산성과 수익을 높입니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 인공 지능의 기본 사항을 배우고 조직의 AI 프로젝트를 관리하려는 관리자와 비즈니스 리더를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 AI를 기술 수준에서 이해하고 조직의 데이터와 리소스를 활용하여 AI 프로젝트를 성공적으로 관리할 수 있는 전략을 세울 수 있습니다.

강사가 진행하는 이 대한민국 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 기본 AI 방법을 통해 로봇을 프로그래밍하고 제작하려는 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로봇이 주변 환경에서 움직이는 물체를 찾을 수 있도록 필터(칼만 및 입자)를 구현합니다.
• 검색 알고리즘과 동작 계획을 구현합니다.
• 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절하기 위해 PID 제어를 구현합니다.
• 로봇이 알려지지 않은 환경을 매핑할 수 있도록 SLAM 알고리즘을 구현합니다.

대한민국(온사이트 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 AI의 개념과 AI를 효과적이고 책임감 있게 사용하는 방법을 배우고 이해하고자 하는 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

Artificial Intelligence (AI)의 개념을 배웁니다. AI의 한계와 위험을 이해하고 책임감 있게 사용하십시오. 실제 시나리오에서 AI를 효과적으로 사용하는 방법을 알아보세요.

강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 원자력 기술 및 환경 시스템 분야에서 사용할 다양한 유형의 로봇을 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크 및 기술을 배우게 됩니다.

6주 과정은 주 5일 진행됩니다. 매일 4시간 동안 진행되며 라이브 랩 환경에서 강의, 토론, 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 참가자들은 습득한 지식을 실습하기 위해 자신의 업무에 적용할 수 있는 다양한 실제 프로젝트를 완료하게 됩니다.

이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. ROS(로봇 운영 체제) 오픈 소스 프레임워크인 C++ 및 Python이 로봇 프로그래밍에 사용됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로봇 기술에 사용되는 주요 개념을 이해합니다.
• 로봇 시스템의 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호 작용을 이해하고 관리합니다.
• 로봇 공학을 뒷받침하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
• 음성을 통해 인간을 보고, 감지하고, 처리하고, 탐색하고, 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계 로봇을 구축하고 작동하십시오.
• 스마트 로봇을 구축하는데 적용 가능한 인공지능(머신러닝, 딥러닝 등)의 필수 요소를 이해합니다.
• 로봇이 환경에서 움직이는 물체를 찾을 수 있도록 필터(Kalman 및 Particle)를 구현합니다.
• 검색 알고리즘과 동작 계획을 구현합니다.
• 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절하기 위해 PID 제어를 구현합니다.
• 로봇이 알려지지 않은 환경을 매핑할 수 있도록 SLAM 알고리즘을 구현합니다.
• Deep Learning을 통해 로봇의 복잡한 작업 수행 능력을 확장합니다.
• 현실적인 시나리오에서 로봇을 테스트하고 문제를 해결하세요.

강사가 진행하는 대한민국 실시간 교육(온라인 또는 현장)에서 참가자는 원자력 기술 및 환경 시스템 분야에서 사용할 다양한 유형의 로봇을 프로그래밍하기 위한 다양한 기술, 프레임워크 및 기술을 배우게 됩니다.

4주 과정은 주 5일 진행됩니다. 매일 4시간 동안 진행되며 라이브 랩 환경에서 강의, 토론, 실습 로봇 개발로 구성됩니다. 참가자들은 습득한 지식을 실습하기 위해 자신의 업무에 적용할 수 있는 다양한 실제 프로젝트를 완료하게 됩니다.

이 과정의 대상 하드웨어는 시뮬레이션 소프트웨어를 통해 3D로 시뮬레이션됩니다. 그런 다음 코드는 최종 배포 테스트를 위해 물리적 하드웨어(Arduino 또는 기타)에 로드됩니다. ROS(로봇 운영 체제) 오픈 소스 프레임워크인 C++ 및 Python이 로봇 프로그래밍에 사용됩니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 로봇 기술에 사용되는 주요 개념을 이해합니다.
• 로봇 시스템의 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호 작용을 이해하고 관리합니다.
• 로봇 공학을 뒷받침하는 소프트웨어 구성 요소를 이해하고 구현합니다.
• 음성을 통해 인간을 보고, 감지하고, 처리하고, 탐색하고, 상호 작용할 수 있는 시뮬레이션된 기계 로봇을 구축하고 작동하십시오.
• 스마트 로봇을 구축하는데 적용 가능한 인공지능(머신러닝, 딥러닝 등)의 필수 요소를 이해합니다.
• 로봇이 환경에서 움직이는 물체를 찾을 수 있도록 필터(Kalman 및 Particle)를 구현합니다.
• 검색 알고리즘과 동작 계획을 구현합니다.
• 환경 내에서 로봇의 움직임을 조절하기 위해 PID 제어를 구현합니다.
• 로봇이 알려지지 않은 환경을 매핑할 수 있도록 SLAM 알고리즘을 구현합니다.
• 현실적인 시나리오에서 로봇을 테스트하고 문제를 해결하세요.

프레젠테이션 및 Q & A 형식의 강의실 기반 교육 세션입니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 조직에서 AI TRiSM을 이해하고 구현하려는 초급부터 중급 수준의 IT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• AI 신뢰, 위험, 보안 관리의 핵심 개념과 중요성을 파악하세요.
• AI 시스템과 관련된 위험을 식별하고 완화합니다.
• AI에 대한 보안 모범 사례를 구현합니다.
• AI에 대한 규정 준수 및 윤리적 고려 사항을 이해합니다.
• 효과적인 AI 거버넌스 및 관리를 위한 전략을 개발합니다.