Cursos de Image Analysis

Fiji é um pacote de processamento de imagem de código aberto que agrega ImageJ (um programa de processamento de imagens para imagens multidimensionais científicas) e vários plugins para análise de imagens científicas Neste treinamento presencial instruído, os participantes aprenderão como usar a distribuição Fiji e seu programa ImageJ subjacente para criar um aplicativo de análise de imagem No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Use os recursos avançados de programação e componentes de software do Fiji para estender o ImageJ Costure imagens 3d grandes de telhas sobrepostas Atualizar automaticamente uma instalação do Fiji na inicialização usando o sistema de atualização integrado Selecione a partir de uma ampla seleção de linguagens de script para criar soluções de análise de imagem personalizadas Use as poderosas bibliotecas do Fiji, como o ImgLib, em grandes conjuntos de dados de bioimagem Implemente sua aplicação e colabore com outros cientistas em projetos semelhantes Público Cientistas Pesquisadores Desenvolvedores Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

Marvin é uma estrutura extensível, multi-plataforma, de código aberto de imagem e processamento de vídeo desenvolvida em Java. os desenvolvedores podem usar Marvin para manipular imagens, extrair recursos de imagens para tarefas de classificação, gerar figuras de forma algorithmically, processar conjuntos de dados de arquivo de vídeo e configurar a automação de teste de unidade.

alguns dos aplicativos de vídeo Marvin & #39; s incluem filtragem, realidade aumentada, rastreamento de objetos e detecção de movimento.

neste ministrado por instrutor, os participantes do curso ao vivo aprenderão os princípios de análise de imagem e vídeo e utilizarão o Marvin Framework e seus algoritmos de processamento de imagem para construir sua própria aplicação.

formato do curso

- os princípios básicos de análise de imagem, análise de vídeo e Marvin Framework são introduzidos pela primeira vez. Os alunos recebem tarefas baseadas em projetos que lhes permitem praticar os conceitos aprendidos. Até o final da aula, os participantes terão desenvolvido seu próprio aplicativo usando o Marvin Framework e bibliotecas.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) é uma plataforma de aprendizagem profunda escalável desenvolvida pela Baidu Neste treinamento ao vivo com instrutores, os participantes aprenderão como usar o PaddlePaddle para permitir o aprendizado profundo em seus aplicativos de produtos e serviços No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Configurar e configurar o PaddlePaddle Configurar uma rede neural por convolução (CNN) para reconhecimento de imagem e detecção de objetos Configurar uma Rede Neural Recorrente (RNN) para análise de sentimento Configure o aprendizado profundo em sistemas de recomendação para ajudar os usuários a encontrar respostas Prever taxas de cliques (CTR), classificar conjuntos de imagens em larga escala, realizar reconhecimento óptico de caracteres (OCR), classificar pesquisas, detectar vírus de computador e implementar um sistema de recomendação Público Desenvolvedores Cientistas de dados Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada .

Correspondência de padrões é uma técnica usada para localizar padrões especificados em uma imagem. Ele pode ser usado para determinar a existência de características especificadas dentro de uma imagem capturada, por exemplo, o rótulo esperado em um produto defeituoso em uma linha de fábrica ou as dimensões especificadas de um componente. É diferente de " Pattern Recognition " (que reconhece padrões gerais baseados em coleções maiores de amostras relacionadas) na medida em que determina especificamente o que estamos procurando, então nos diz se o padrão esperado existe ou não.

Formato do Curso

- Este curso apresenta as abordagens, tecnologias e algoritmos usados no campo de correspondência de padrões, conforme se aplica à Machine Vision .

O Scilab é uma linguagem de alto nível bem desenvolvida, livre e de código aberto para manipulação de dados científicos Usada para estatísticas, gráficos e animação, simulação, processamento de sinais, física, otimização e muito mais, sua estrutura de dados central é a matriz, simplificando muitos tipos de problemas em comparação com alternativas como FORTRAN e derivados de C Ele é compatível com linguagens como C, Java e Python, tornando-o adequado para uso como suplemento aos sistemas existentes Neste treinamento instructorled, os participantes aprenderão as vantagens do Scilab em comparação com alternativas como o Matlab, os princípios básicos da sintaxe do Scilab, bem como algumas funções avançadas e interface com outros idiomas amplamente utilizados, dependendo da demanda O curso terminará com um breve projeto focado no processamento de imagens No final deste treinamento, os participantes terão uma compreensão das funções básicas e algumas funções avançadas do Scilab, e terão os recursos para continuar expandindo seus conhecimentos Público Cientistas de dados e engenheiros, especialmente com interesse em processamento de imagem e reconhecimento facial Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática intensiva de handson, com um projeto final .