컴퓨터 비전 Training in 대한민국

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 에지 장치에서 실시간 처리를 위한 컴퓨터 비전 모델을 구현하고 최적화하려는 중급에서 고급 수준의 컴퓨터 비전 엔지니어, AI 개발자 및 IoT 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Edge AI의 기본과 컴퓨터 비전에서의 응용 프로그램을 이해합니다.
• 실시간 이미지 및 비디오 분석을 위해 에지 디바이스에 최적화된 딥 러닝 모델을 배포합니다.
• 모델 배포를 위해 TensorFlow Lite, OpenVINO 및 NVIDIA Jetson SDK와 같은 프레임워크를 사용하세요.
• 성능, 전력 효율성, 저지연 추론을 위해 AI 모델을 최적화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 컴퓨터 비전에 대한 이해를 심화하고 Google Colab을 사용하여 정교한 비전 모델을 개발하기 위한 TensorFlow의 역량을 알아보고자 하는 고급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• TensorFlow를 사용하여 합성곱 신경망(CNN)을 구축하고 학습합니다.
• 확장 가능하고 효율적인 클라우드 기반 모델 개발을 위해 Google Colab을 활용하세요.
• 컴퓨터 비전 작업을 위한 이미지 전처리 기술을 구현합니다.
• 실제 응용 프로그램을 위한 컴퓨터 비전 모델을 배포합니다.
• CNN 모델의 성능을 향상하기 위해 전이 학습을 사용합니다.
• 이미지 분류 모델의 결과를 시각화하고 해석합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행하며, 자율 주행 애플리케이션을 위한 강력한 비전 시스템을 구축하고자 하는 중간 수준의 AI 개발자 및 컴퓨터 비전 엔지니어를 대상으로 합니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 자율 주행 차량의 컴퓨터 비전 기본 개념을 이해합니다.
• 객체 감지, 차선 감지 및 의미 분할 알고리즘을 구현합니다.
• 비전 시스템을 다른 자율 주행 차량 서브시스템과 통합합니다.
• 고급 인식 작업을 위한 딥 러닝 기술을 적용합니다.
• 실제 시나리오에서 컴퓨터 비전 모델의 성능을 평가합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 YOLOv7을 사용하여 실시간 객체 감지를 구현하는 방법을 배우고자 하는 중급에서 고급 수준의 개발자, 연구자, 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 객체 감지의 기본 개념을 이해합니다.
• 객체 감지 작업을 위해 YOLOv7을 설치하고 구성합니다.
• YOLOv7을 사용하여 맞춤형 객체 감지 모델을 훈련하고 테스트합니다.
• YOLOv7을 다른 컴퓨터 비전 프레임워크 및 도구와 통합합니다.
• YOLOv7 구현과 관련된 일반적인 문제를 해결합니다.

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.

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.

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.

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.

SimpleCV는 오픈 소스 프레임워크입니다. 즉, 비전 애플리케이션을 개발하는 데 사용할 수 있는 라이브러리와 소프트웨어의 모음입니다. 웹캠, Kinect, FireWire 및 IP 카메라 또는 휴대폰에서 나오는 이미지나 비디오 스트림으로 작업할 수 있습니다. 다양한 기술이 세상을 볼 뿐만 아니라 이해할 수 있도록 소프트웨어를 빌드하는 데 도움이 됩니다.

청중

이 과정은 SimpleCV를 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션을 개발하려는 엔지니어와 개발자를 대상으로 합니다.

Caffe 는 표현, 속도 및 모듈성을 염두에 둔 심층적 인 학습 프레임 워크입니다.

본 과목은 MNIST를 이용한 이미지 인식을위한 CEPE의 심도있는 학습 틀로서의 Caffe 의 응용을 탐구한다.

청중

이 과정은 Caffe 를 프레임 워크로 사용하는 데 관심이있는 Deep Learning 연구원 및 엔지니어에게 적합합니다.

이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행 할 수 있습니다.

• Caffe 의 구조와 전개 메커니즘 이해
• 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행
• 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
• 교육 모델, 레이어 및 로깅 구현과 같은 고급 제작 구현

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.

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

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.

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.

Computer 비전은 디지털 미디어에서 유용한 정보를 자동으로 추출, 분석 및 이해하는 분야입니다. Python 은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고수준 프로그래밍 언어입니다.

강사가 진행하는이 실제 교육에서 참가자는 Python 사용하여 간단한 Computer 비전 응용 프로그램을 만들면서 Computer Vision의 기본 사항을 학습합니다.

이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.

• Computer Vision의 기본 사항을 이해합니다.
• Computer Vision 작업을 구현하기 위해 Python을 사용합니다.
• 자체 얼굴, 객체 및 동작 감지 시스템을 구축합니다.

청중

• Computer Vision에 관심 있는 Python 프로그래머

과정 형식

• 강의, 토론, 연습 및 실습을 병행합니다.

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.

대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행되는 이 강사 주도 라이브 교육은 사전 교육된 YOLO 모델을 기업 중심 프로그램에 통합하고 개체를 위한 비용 효율적인 구성 요소를 구현하려는 백엔드 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 발각.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• YOLO를 사용하여 객체 감지에 필요한 도구와 라이브러리를 설치하고 구성합니다.
• YOLO 사전 학습 모델을 기반으로 작동하는 Python 명령줄 애플리케이션을 사용자 정의하세요.
• 다양한 컴퓨터 비전 프로젝트를 위해 사전 훈련된 YOLO 모델의 프레임워크를 구현합니다.
• 객체 감지를 위한 기존 데이터 세트를 YOLO 형식으로 변환합니다.
• 컴퓨터 비전 및/또는 딥 러닝을 위한 YOLO 알고리즘의 기본 개념을 이해합니다.