Cursos de Fiji: Introduction to Scientific Image Processing

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 .

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.

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 .

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is a scalable deep learning platform developed by Baidu.

In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications.

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

• Set up and configure PaddlePaddle
• Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
• Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
• Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
• Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.

Audience

• Developers
• Data scientists

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de software de nível intermediário que desejam aproveitar a IA e o aprendizado de máquina para melhorar a eficiência e a inovação no desenvolvimento de software.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda o papel da IA e do aprendizado de máquina na automação de tarefas de desenvolvimento de software.
• Implemente ferramentas de IA para gerar código, testes e documentação.
• Aplique técnicas de IA para otimização de código, garantia de qualidade e depuração.
• Integrar a IA nos pipelines DevOps e CI/CD para melhorar as estratégias de implantação.
• Abordar considerações e desafios éticos na engenharia de software com IA.

Este é um introdutório de 5 dias para Data Science e AI.

O curso é ministrado com exemplos e exercícios usando Python

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de marketing que desejam usar a IA para melhorar as estratégias de marketing digital por meio de informações valiosas sobre os clientes.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Utilizar software de IA para melhorar a forma como as marcas se ligam aos utilizadores.
• Utilizar chatbots para otimizar a experiência do utilizador.
• Aumentar a produtividade e a receita por meio da automação de tarefas.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a gerentes e líderes de negócios que desejam aprender sobre os fundamentos da inteligência artificial e gerenciar projetos de IA para sua organização.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de entender a IA em um nível técnico e criar estratégias usando os dados e recursos de sua organização para gerenciar com sucesso os projetos de IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (online ou no local) é destinado a engenheiros que desejam programar e criar robôs através de métodos básicos de IA.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Implementar filtros (Kalman e partícula) para permitir que o robô localize objectos em movimento no seu ambiente.
• Implementar algoritmos de busca e planeamento de movimento.
• Implementar controles PID para regular o movimento de um robô & # 39; s dentro de um ambiente.
• Implementar algoritmos SLAM para permitir que um robô mapeie um ambiente desconhecido.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (online ou no local) é destinado a profissionais que desejam aprender e entender o conceito de IA e como usá-lo de maneira eficaz e responsável.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

Aprenda o conceito de Artificial Intelligence (AI). Entenda os limites e perigos da IA e use-a com responsabilidade. Saiba como usar efetivamente a IA em cenários do mundo real.

Nesta formação ao vivo orientada por um instrutor em Portugal (online ou no local), os participantes aprenderão as diferentes tecnologias, estruturas e técnicas para programar diferentes tipos de robôs a serem utilizados no domínio da tecnologia nuclear e dos sistemas ambientais.

O curso de 6 semanas decorre 5 dias por semana. Cada dia tem a duração de 4 horas e consiste em palestras, discussões e desenvolvimento de robôs práticos num ambiente de laboratório ao vivo. Os participantes realizarão vários projectos do mundo real aplicáveis ao seu trabalho, a fim de praticarem os conhecimentos adquiridos.

O hardware alvo para este curso será simulado em 3D através de software de simulação. A estrutura de código aberto ROS (Robot Operating System), C++ e Python será utilizada para programar os robôs.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender os principais conceitos utilizados nas tecnologias robóticas.
• Compreender e gerir a interação entre software e hardware num sistema robótico.
• Compreender e implementar os componentes de software que sustentam a robótica.
• Construir e operar um robô mecânico simulado que pode ver, sentir, processar, navegar e interagir com os seres humanos através da voz.
• Compreender os elementos necessários da inteligência artificial (aprendizado de máquina, aprendizado profundo, etc.) aplicáveis à construção de um robô inteligente.
• Implementar filtros (Kalman e Partícula) para permitir que o robô localize objetos em movimento em seu ambiente.
• Implementar algoritmos de pesquisa e planeamento de movimentos.
• Implementar controles PID para regular o movimento de um robô & # 39; s dentro de um ambiente.
• Implementar algoritmos SLAM para permitir que um robô mapeie um ambiente desconhecido.
• Estender a capacidade de um robô para executar tarefas complexas através de Deep Learning.
• Testar e solucionar problemas de um robô em cenários realistas.

Nesta formação ao vivo orientada por um instrutor em Portugal (online ou no local), os participantes aprenderão as diferentes tecnologias, estruturas e técnicas para programar diferentes tipos de robôs a serem utilizados no domínio da tecnologia nuclear e dos sistemas ambientais.

O curso de 4 semanas realiza-se 5 dias por semana. Cada dia tem a duração de 4 horas e consiste em palestras, discussões e desenvolvimento de robôs práticos num ambiente de laboratório ao vivo. Os participantes realizarão vários projectos do mundo real aplicáveis ao seu trabalho, a fim de praticarem os conhecimentos adquiridos.

O hardware alvo deste curso será simulado em 3D através de software de simulação. O código será depois carregado em hardware físico (Arduino ou outro) para testes finais de implementação. A estrutura de código aberto ROS (Robot Operating System), C++ e Python será utilizada para programar os robôs.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender os principais conceitos utilizados nas tecnologias robóticas.
• Compreender e gerir a interação entre software e hardware num sistema robótico.
• Compreender e implementar os componentes de software que sustentam a robótica.
• Construir e operar um robô mecânico simulado que pode ver, sentir, processar, navegar e interagir com os seres humanos através da voz.
• Compreender os elementos necessários da inteligência artificial (aprendizado de máquina, aprendizado profundo, etc.) aplicáveis à construção de um robô inteligente.
• Implementar filtros (Kalman e Partícula) para permitir que o robô localize objetos em movimento em seu ambiente.
• Implementar algoritmos de pesquisa e planeamento de movimentos.
• Implementar controles PID para regular o movimento de um robô & # 39; s dentro de um ambiente.
• Implementar algoritmos SLAM para permitir que um robô mapeie um ambiente desconhecido.
• Testar e solucionar problemas de um robô em cenários realistas.

This is a classroom based training session in a presentation and Q&A format

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de TI de nível iniciante a intermediário que desejam entender e implementar o AI TRiSM em suas organizações.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais conceitos e a importância da confiança, risco e gerenciamento de segurança da IA.
• Identificar e mitigar os riscos associados aos sistemas de IA.
• Implementar as melhores práticas de segurança para IA.
• Compreender a conformidade regulamentar e as considerações éticas para a IA.
• Desenvolver estratégias para uma governação e gestão eficazes da IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (online ou no local) é destinado a profissionais de marketing digital, criadores de conteúdo e desenvolvedores que desejam entender o impacto da IA nos mecanismos de pesquisa, explorar os recursos do Bing AI e aprender sobre as tecnologias de chatbot e seus aplicativos.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Compreender os princípios e benefícios da IA do Bing.
• Identificar os recursos alimentados por IA no Bing e seus aplicativos.
• Utilizar a IA do Bing para melhorar os resultados de pesquisa e as experiências do utilizador.
• Avaliar o potencial da IA na otimização de mecanismos de pesquisa (SEO) e na criação de conteúdo.
• Explorar as tecnologias de chatbot e suas aplicações, incluindo o Bing AI Chatbot.