Computer Vision with Python 교육 과정

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Dask를 Python 생태계와 함께 사용하여 대규모 데이터 세트를 구축, 확장 및 분석하려는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Dask와 Python으로 빅데이터 처리 구축을 시작할 수 있는 환경을 설정합니다.
• Dask에서 사용할 수 있는 기능, 라이브러리, 도구 및 API를 살펴보세요.
• Dask가 Python에서 병렬 컴퓨팅을 어떻게 가속화하는지 이해하세요.
• Dask를 사용하여 Python 생태계(Numpy, SciPy 및 Pandas)를 확장하는 방법을 알아보세요.
• 대규모 데이터 세트를 처리할 때 높은 성능을 유지하려면 Dask 환경을 최적화하세요.

This instructor-led, live training in 대한민국 (online or onsite) is aimed at intermediate-level Python developers and data analysts who wish to enhance their skills in data analysis and manipulation using Pandas and NumPy.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up a development environment that includes Python, Pandas, and NumPy.
• Create a data analysis application using Pandas and NumPy.
• Perform advanced data wrangling, sorting, and filtering operations.
• Conduct aggregate operations and analyze time series data.
• Visualize data using Matplotlib and other visualization libraries.
• Debug and optimize their data analysis code.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 수동 얼굴 스케치에서 AI 도구를 사용하여 얼굴 인식 시스템을 개발하는 방식으로 전환하려는 초보 수준의 법 집행 직원을 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 인공지능의 기본을 이해하고 Machine Learning
• 디지털 이미지 처리의 기본과 얼굴 인식에 대한 응용 방법을 배워보세요.
• AI 도구와 프레임워크를 사용하여 얼굴 인식 모델을 만드는 기술을 개발합니다.
• 얼굴 인식 시스템을 만들고, 훈련하고, 테스트하는 실무 경험을 얻으세요.
• 얼굴 인식 기술을 사용할 때의 윤리적 고려 사항과 모범 사례를 알아보세요.

Fiji는 ImageJ(과학적 다차원 이미지를 위한 이미지 처리 프로그램)와 여러 과학적 이미지 분석을 위한 플러그인을 묶은 오픈소스 이미지 처리 패키지입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 Fiji 배포판과 그 기반인 ImageJ 프로그램을 사용하여 이미지 분석 애플리케이션을 만드는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Fiji의 고급 프로그래밍 기능과 소프트웨어 구성 요소를 사용하여 ImageJ를 확장하세요.
• 겹쳐진 타일에서 큰 3D 이미지를 스티치합니다.
• 통합 업데이트 시스템을 사용하여 시작 시 Fiji 설치를 자동으로 업데이트합니다.
• 다양한 스크립팅 언어 중에서 선택하여 사용자 정의 이미지 분석 솔루션을 구축하세요.
• ImgLib와 같은 Fiji의 강력한 라이브러리를 대규모 바이오이미지 데이터 세트에 사용하세요.
• 자신의 애플리케이션을 배포하고 유사한 프로젝트에 참여하는 다른 과학자들과 협업합니다.

과정 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 연습과 실습이 많아요.
• 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.

코스 사용자 정의 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 준비하세요.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 조직학 조직, 혈액 세포, 조류 및 기타 생물학적 샘플과 관련된 이미지를 처리하고 분석하려는 초급에서 중급 수준의 연구자와 실험실 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Fiji 인터페이스를 탐색하고 ImageJ의 핵심 기능을 활용하세요.
• 더 나은 분석을 위해 과학적 이미지를 사전 처리하고 향상시킵니다.
• 세포 수 계산, 면적 측정 등을 포함하여 이미지를 정량적으로 분석합니다.
• 매크로와 플러그인을 사용하여 반복되는 작업을 자동화하세요.
• 생물학 연구의 특정 이미지 분석 요구 사항에 맞게 워크플로를 사용자 정의합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Modin을 사용하여 Pandas를 통해 더 빠른 데이터 분석을 위한 병렬 계산을 구축하고 구현하려는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Modin을 사용하여 대규모로 Pandas 워크플로 개발을 시작하는 데 필요한 환경을 설정하세요.
• Modin의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해하세요.
• Modin, Dask, Ray의 차이점을 알아보세요.
• Modin을 사용하여 Pandas개의 작업을 더 빠르게 수행하십시오.
• 전체 Pandas API 및 기능을 구현합니다.

OpenCV (오픈 소스 Computer Vision 라이브러리: http://opencv.org)는 수백 개의 컴퓨터 비전 알고리즘을 포함하는 오픈 소스 BSD 라이센스 라이브러리입니다.

청중

이 과정은 컴퓨터 비전 프로젝트에 OpenCV을 활용하려는 엔지니어와 건축가를 대상으로 합니다.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 딥 러닝을 위해 Python 및 OpenCV 4를 프로그래밍하려는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• OpenCV을 사용하여 이미지와 비디오를 보고 로드하고 분류합니다. 4.
• TensorFlow과 Keras을 사용하여 OpenCV 4의 딥 러닝을 구현합니다.
• 딥 러닝 모델을 실행하고 이미지와 비디오에서 영향력 있는 보고서를 생성하세요.

OpenFace는 Google의 FaceNet 연구를 기반으로 하는 Python 및 Torch 기반 오픈 소스 실시간 얼굴 인식 소프트웨어입니다.

강사가 진행하는 이 실시간 교육에서 참가자는 OpenFace의 구성 요소를 사용하여 샘플 얼굴 인식 애플리케이션을 만들고 배포하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• dlib, OpenVC, Torch 및 nn4를 포함한 OpenFace의 구성 요소와 함께 작업하여 얼굴 감지, 정렬 및 변환을 구현합니다.
• 감시, 신원 확인, 가상 현실, 게임, 재방문 고객 식별 등 실제 응용 분야에 OpenFace를 적용합니다.

청중

• 개발자
• 데이터 과학자

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

Pattern Matching는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다. 예를 들어, 공장 라인에서 결함이 있는 제품의 예상 라벨이나 구성 요소의 지정된 치수와 같이 캡처된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재를 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 이것은 더 큰 관련 샘플 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식하는 "Pattern Recognition"과 다릅니다. 즉, 우리가 찾고 있는 것이 무엇인지 구체적으로 지시한 다음 예상 패턴이 있는지 여부를 알려줍니다.

과정 형식

• 이 과정에서는 Machine Vision에 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근 방식, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.

강사가 진행하는 이 라이브 교육에서는 얼굴 인식 시스템을 처음부터 구축하는 데 필요한 소프트웨어, 하드웨어 및 단계별 프로세스를 소개합니다. 얼굴 인식은 Face Recognition로도 알려져 있습니다.

이 랩에서 사용된 하드웨어에는 Rasberry Pi, 카메라 모듈, 서보(선택 사항) 등이 포함됩니다. 참가자는 이러한 구성 요소를 직접 구매해야 합니다. 사용된 소프트웨어에는 OpenCV, Linux, Python 등이 있습니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Rasberry Pi에 Linux, OpenCV 및 기타 소프트웨어 유틸리티와 라이브러리를 설치합니다.
• OpenCV을 구성하여 얼굴 이미지를 캡처하고 감지합니다.
• 실제 환경에서 사용하기 위해 Rasberry Pi 시스템을 패키징하는 다양한 옵션을 알아보세요.
• 감시, 신원 확인 등 다양한 사용 사례에 맞춰 시스템을 조정합니다.

과정 형식

• 일부 강의, 일부 토론, 연습 및 집중적인 실습

메모

• 기타 하드웨어 및 소프트웨어 옵션에는 Arduino, OpenFace, Windows 등이 있습니다. 이러한 옵션을 사용하려면 당사에 연락하여 조치를 취하십시오.

Scilab은 과학적 데이터 조작을 위한 잘 개발된 무료 오픈 소스 고급 언어입니다. 통계, 그래픽 및 애니메이션, 시뮬레이션, 신호 처리, 물리학, 최적화 등에 사용되며, 중심 데이터 구조는 행렬로, FORTRAN 및 C 파생 언어와 같은 대안에 비해 많은 유형의 문제를 단순화합니다. C, Java 및 Python과 같은 언어와 호환되므로 기존 시스템을 보완하는 데 적합합니다.

강사가 주도하는 이 교육에서 참가자는 Matlab과 같은 대안에 비해 Scilab의 장점, Scilab 구문의 기본과 일부 고급 기능, 요구에 따라 널리 사용되는 다른 언어와의 인터페이스를 학습합니다. 이 과정은 이미지 처리에 초점을 맞춘 간략한 프로젝트로 마무리됩니다.

이 교육을 마치면 참가자는 Scilab의 기본 기능과 일부 고급 기능을 이해하게 되고 지식을 지속적으로 확장할 수 있는 리소스를 갖게 됩니다.

청중

• 특히 이미지 처리 및 얼굴 인식에 관심이 있는 데이터 과학자 및 엔지니어

과정 형식

• 강의 일부, 토론 일부, 연습 및 집중적인 실습, 최종 프로젝트 포함

이 강사 주도의 실시간 트레이닝(대한민국 온라인 또는 오프사이트)은 SMT(표면 장착 기술) 프로세스를 위한 자동 검사 시스템을 설계, 구현 및 최적화하기 위해 Vision Builder AI를 사용하고자 하는 중급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 트레이닝의 끝까지 참여하면 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Vision Builder AI를 사용하여 자동 검사를 설정 및 구성합니다.
• 분석을 위한 고화질 이미지를 획득하고 전처리합니다.
• 결함 감지와 프로세스 검증을 위한 논리 기반 결정을 구현합니다.
• 검사 보고서를 생성하고 시스템 성능을 최적화합니다.