컴퓨터 비전 with SimpleCV 교육 과정

CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks)는 컴퓨터 비전과 NLP에서 실시간 AI 애플리케이션을 배포하고 최적화하는 강력한 도구를 제공합니다. 특히 화웨이 Ascend 하드웨어에서 사용할 때 효과적입니다.

이 트레이닝은 중급 AI 전문가들을 대상으로 하며, 실제 사용 사례를 위해 CANN SDK를 사용하여 비전 및 언어 모델을 구축, 배포, 최적화하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 트레이닝이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• CANN과 AscendCL을 사용하여 CV와 NLP 모델을 배포하고 최적화합니다.
• CANN 도구를 사용하여 모델을 변환하고 실시간 파이프라인에 통합합니다.
• 검출, 분류, 감정 분석과 같은 작업의 추론 성능을 최적화합니다.
• 엣지 또는 클라우드 기반 배포 시나리오에서 실시간 CV/NLP 파이프라인을 구축합니다.

강의 형식

• 상호작용 강연과 데모.
• 모델 배포 및 성능 프로파일링 실습.
• 실제 CV와 NLP 사용 사례를 활용한 실시간 파이프라인 설계.

강의 커스터마이징 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 문의해 주세요.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 직접 지도하는 라이브 교육으로, 자율주행 응용 프로그램을 위한 견고한 비전 시스템을 구축하려는 중간 수준의 AI 개발자 및 컴퓨터 비전 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• 자율주행 차량에서 컴퓨터 비전의 기본 개념을 이해합니다.
• 객체 탐지, 차선 탐지 및 의미 분할을 위한 알고리즘을 구현합니다.
• 비전 시스템을 자율주행 차량의 다른 하위 시스템과 통합합니다.
• 고급 지각 작업에 대한 딥러닝 기법을 적용합니다.
• 실세계 시나리오에서 컴퓨터 비전 모델의 성능을 평가합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국, 온라인 또는 현장)은 컴퓨터 비전에 대한 이해를 깊게 하고, Google Colab을 사용하여 고급 시각 모델을 개발하기 위한 TensorFlow의 기능을 탐색하고자 하는 고급 전문가들을 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• TensorFlow를 사용하여 합성곱 신경망(CNN)을 구축하고 훈련시킵니다.
• 확장性和高效的云基模型开发。
• 实现用于计算机视觉任务的图像预处理技术。
• 部署计算机视觉模型以进行实际应用。
• 使用迁移学习来提高CNN模型的性能。
• 可视化和解释图像分类模型的结果。

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 직접 진행하며, 중간 수준에서 고급 수준의 컴퓨터 비전 엔지니어, AI 개발자 및 IoT 전문가를 대상으로 합니다. 이들은 에지 디바이스에서 실시간으로 컴퓨터 비전 모델을 구현하고 최적화하고자 합니다.

이 훈련을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• Edge AI의 기본 원리와 컴퓨터 비전에서의 응용 방법을 이해합니다.
• 에지 디바이스에 최적화된 딥러닝 모델을 배치하여 실시간 이미지와 동영상 분석을 수행합니다.
• TensorFlow Lite, OpenVINO 및 NVIDIA Jetson SDK와 같은 프레임워크를 사용하여 모델을 배치합니다.
• 성능, 전력 효율성 및 저지연 추론을 위해 AI 모델을 최적화합니다.

이 강사는 현장 학습을 통해 대한민국(온라인 또는 현장에서) 초보 법 집행 인력이 수동 얼굴 스케치에서 AI 도구를 사용하여 얼굴 인식 시스템을 개발하는 데 필요한 기술을 습득할 수 있도록 돕습니다.

이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 인공지능과 머신러닝의 기본 원리를 이해합니다.
• 디지털 이미지 처리 및 얼굴 인식에 대한 기본 사항을 학습합니다.
• 얼굴 인식 모델을 생성하는 데 필요한 AI 도구 및 프레임워크를 사용하기 위한 기술을 개발합니다.
• 얼굴 인식 시스템을 생성, 학습 및 테스트하는 데 대한 실습 경험을 쌓습니다.
• 얼굴 인식 기술 사용에 대한 윤리적 고려 사항 및 모범 사례를 이해합니다.

피지(Fiji)는 과학적 다차원 이미지를 위해 설계된 프로그램인 ImageJ와 과학적 이미지 분석을 위한 포괄적인 플러그인 스위트(suite)를 갖춘 강력한 오픈소스 이미지 처리 패키지입니다.

이 강사 진행 실시간 트레이닝에서는 참가자들이 피지 배포판과 그 기반이 되는 ImageJ 프로그램을 활용하여 견고한 이미지 분석 응용 프로그램을 어떻게 구축하는지 배우게 됩니다.

교육 과정을 마친 후 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 피지의 고급 프로그래밍 기능 및 소프트웨어 컴포넌트를 사용하여 ImageJ 기능을 확장합니다.
• 겹치는 타일에서 큰 3D 이미지를 스티칭합니다.
• 내장 업데이트 시스템을 사용하여 시작 시 피지 설치를 자동으로 업데이트합니다.
• 맞춤형 이미지 분석 솔루션을 구축하기 위해 다양한 스크립팅 언어 중에서 선택합니다.
• ImgLib와 같은 피지의 강력한 라이브러리를 활용하여 대규모 바이오클이미지 데이터셋을 효율적으로 처리합니다.
• 응용 프로그램을 배포하고 유사한 프로젝트에 종사하는 다른 과학자들과 효과적으로 협업합니다.

코스 형식

• 대화형 강의 및 토론
• 광범위한 연습 문제 및 실무 적용
• 라이브 랩 환경에서의 실제 구현

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 저희에게 연락하여 일정을 조율해 주세요.

이 지도자 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 조직 병리학적인 조직, 혈액 세포, 미생물 및 기타 생명과학 샘플과 관련된 이미지를 처리하고 분석하길 원하는 초보부터 중급 연구원 및 실험실 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Fiji 인터페이스를 탐색하고 ImageJ의 핵심 기능을 활용합니다.
• 더 나은 분석을 위해 과학적 이미지를 전처리하고 향상시킵니다.
• 세포 수 및 면적 측정 등을 포함한 정량적 이미지 분석을 수행합니다.
• 매크로와 플러그인을 사용하여 반복적인 작업을 자동화합니다.
• 생명과학 연구에 필요한 특정 이미지 분석 요구사항에 맞게 워크플로를 맞춤화합니다.

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.

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.

컴퓨터 비전은 디지털 미디어에서 유용한 정보를 자동으로 추출, 분석하고 이해하는 분야입니다. 파이썬은 명확한 구문과 코드 가독성으로 유명한 고급 프로그래밍 언어입니다.

이 강사 주도형 실습 교육에서 참가자들은 파이썬을 사용하여 간단한 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만들어가며 컴퓨터 비전의 기본 개념을 배웁니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 컴퓨터 비전의 기본 개념을 이해합니다
• 파이썬을 사용하여 컴퓨터 비전 작업을 구현합니다
• 자신의 얼굴, 객체, 동작 탐지 시스템을 만듭니다

대상 청중

• 컴퓨터 비전에 관심 있는 파이썬 프로그래머

강의 형식

• 강의, 토론, 연습 및 실습 위주

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.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도형 실시간 교육은 백엔드 개발자와 데이터 과학자를 대상으로, 기업 주도 프로그램에 사전 훈련된 YOLO 모델을 통합하고 비용 효율적인 객체 탐지 구성 요소를 구현하는 방법을 배우는 데 중점을 둡니다.

이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• YOLO를 활용한 객체 탐지에 필요한 도구와 라이브러리를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• YOLO 사전 훈련된 모델을 기반으로 작동하는 Python 명령줄 애플리케이션을 사용자 정의할 수 있습니다.
• 다양한 컴퓨터 비전 프로젝트에 YOLO 사전 훈련된 모델 프레임워크를 구현할 수 있습니다.
• 객체 탐지를 위한 기존 데이터셋을 YOLO 형식으로 변환할 수 있습니다.
• 컴퓨터 비전과/또는 딥러닝을 위한 YOLO 알고리즘의 기본 개념을 이해할 수 있습니다.

이 지도 교육(온라인 또는 현장)은 중급에서 고급 개발자, 연구원, 데이터 과학자를 대상으로 YOLOv7을 사용하여 실시간 객체 감지를 구현하는 방법을 배우는 데 목표를 두고 있습니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 객체 감지의 기본 개념을 이해합니다.
• YOLOv7를 객체 감지 작업에 설치하고 구성할 수 있습니다.
• YOLOv7를 사용하여 사용자 정의 객체 감지 모델을 훈련시키고 테스트할 수 있습니다.
• YOLOv7를 다른 컴퓨터 비전 프레임워크 및 도구와 통합할 수 있습니다.
• YOLOv7 구현과 관련된 일반적인 문제를 해결할 수 있습니다.