使用Google Colab和TensorFlow进行计算机视觉 培训

本次由讲师主导的培训在中国（线上或线下）面向希望提升机器学习模型知识、改进超参数调优技能，并学习如何使用Google Colab有效部署模型的高级专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用Scikit-learn和TensorFlow等流行框架实现高级机器学习模型。
• 通过超参数调优优化模型性能。
• 使用Google Colab在实际应用中部署机器学习模型。
• 在Google Colab中协作和管理大规模机器学习项目。

本次由讲师主导的培训在中国（线上或线下）进行，面向初学者级别的数据科学家和 IT 专业人士，旨在帮助他们学习使用 Google Colab 进行数据科学的基础知识。

在培训结束后，参与者将能够：

• 设置和导航 Google Colab。
• 编写和执行基本的 Python 代码。
• 导入和处理数据集。
• 使用 Python 库创建可视化。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，旨在帮助中级数据科学家和开发人员理解并应用深度学习技术，使用Google Colab环境。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置并导航Google Colab，用于深度学习项目。
• 理解神经网络的基本原理。
• 使用TensorFlow实现深度学习模型。
• 训练和评估深度学习模型。
• 利用TensorFlow的高级功能进行深度学习。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望学习如何创建有意义且视觉上吸引人的数据可视化的初级数据科学家。

通过本培训，参与者将能够：

• 设置并导航Google Colab以进行数据可视化。
• 使用Matplotlib创建各种类型的图表。
• 利用Seaborn进行高级可视化技术。
• 自定义图表以增强展示效果和清晰度。
• 使用可视化工具有效地解释和展示数据。

本次由讲师主导的中国培训（线上或线下）面向希望从手动面部素描过渡到使用AI工具开发面部识别系统的初级执法人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解人工智能和机器学习的基础知识。
• 学习数字图像处理的基础知识及其在面部识别中的应用。
• 掌握使用AI工具和框架创建面部识别模型的技能。
• 获得创建、训练和测试面部识别系统的实践经验。
• 了解面部识别技术使用中的伦理考量和最佳实践。

Fiji 是一个开源图像处理包，它捆绑了 ImageJ（用于科学多维图像的图像处理程式）和许多用于科学图像分析的外挂程式。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何使用 Fiji 发行版及其底层 ImageJ 程式来创建图像分析应用程式。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Fiji 的高级程式设计功能和软体元件来扩展 ImageJ
• 从重叠的图块拼接大型 3D 图像
• 使用整合更新系统在启动时自动更新 Fiji 安装
• 从广泛的脚本语言中进行选择，以构建自定义图像分析解决方案
• 在大型生物图像数据集上使用斐济强大的库，例如 ImgLib
• 部署他们的应用程式并与其他科学家合作开展类似专案

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在即时实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 要申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）举行，面向初学者到中级水平的研究人员和实验室专业人员，旨在帮助他们处理和分析与组织切片、血细胞、藻类及其他生物样本相关的图像。

培训结束后，参与者将能够：

• 熟悉Fiji界面并掌握ImageJ的核心功能。
• 对科学图像进行预处理和增强，以便更好地分析。
• 定量分析图像，包括细胞计数和面积测量。
• 使用宏和插件自动化重复性任务。
• 根据生物研究中的具体需求，自定义图像分析工作流程。

本次由讲师指导的培训在中国（线上或线下）进行，面向中级数据科学家和开发者，旨在帮助他们在Google Colab环境中高效应用机器学习算法。

培训结束后，参与者将能够：

• 为机器学习项目设置并导航Google Colab。
• 理解并应用各种机器学习算法。
• 使用Scikit-learn等库进行数据分析和预测。
• 实现监督学习和无监督学习模型。
• 有效优化和评估机器学习模型。

本课程为讲师指导的培训，在中国（线上或线下）进行，面向希望使用Python在Google Colab中应用NLP技术的中级数据科学家和开发人员。

通过本培训，学员将能够：

• 理解自然语言处理的核心概念。
• 为NLP任务进行文本数据的预处理和清洗。
• 使用NLTK和SpaCy库进行情感分析。
• 使用Google Colab进行可扩展和协作的文本数据处理。

OpenCV（开源 Computer Vision 库：http://opencv.org）是一个开源 BSD 许可的库，包括数百种计算机视觉演算法。

观众

本课程面向寻求将 OpenCV 用于计算机视觉专案的工程师和架构师

这种以讲师为主导的中国现场培训（现场或远程）针对希望在Python与OpenCV 4中编程以进行深度学习的软件工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 OpenCV 查看、加载和分类图像和视频 4.
• 在 OpenCV 4 中使用 TensorFlow 和 Keras 实现深度学习。
• 运行深度学习模型，并从图像和视频中生成有影响力的报告。

Pattern Matching 是一种用于在图像中定位指定模式的技术。它可用于确定捕获的图像中是否存在指定特征，例如工厂生产线中缺陷产品上的预期标签或元件的指定尺寸。它与 “Pattern Recognition” 的不同之处在于 “Pattern Recognition” （它根据更大的相关样本集合识别一般模式），因为它具体指示我们正在寻找什么，然后告诉我们预期的模式是否存在。

课程形式

• 本课程介绍了模式匹配领域中使用的方法、技术和演算法，因为它适用于 Machine Vision。

本次由讲师主导的培训在中国（线上或线下）面向希望从零开始学习使用Google Colab进行Python编程的初级开发人员和数据分析师。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解Python编程语言的基础知识。
• 在Google Colab环境中实现Python代码。
• 使用控制结构管理Python程序的流程。
• 创建函数以有效组织和重用代码。
• 探索并使用Python编程的基本库。

本课程由讲师主导，在中国（线上或线下）提供培训，面向中级专业人士，旨在帮助他们使用Vision Builder AI设计、实施和优化SMT（表面贴装技术）流程中的自动检测系统。

培训结束后，学员将能够：

• 使用Vision Builder AI设置和配置自动检测。
• 获取并预处理高质量图像以进行分析。
• 实施基于逻辑的决策，用于缺陷检测和流程验证。
• 生成检测报告并优化系统性能。