当地教师主导的实时图像分析培训课程中国 。
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AUO友达光电（苏州）有限公司
课程: OptaPlanner in Practice
Image Analysis课程大纲
课程名称
课程时长
课程概览
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课程时长
课程概览
21小时
课程概览
斐济是一个开源图像处理软件包，它捆绑了ImageJ（用于科学多维图像的图像处理程序）和一些用于科学图像分析的插件。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用斐济分布及其基础ImageJ程序来创建图像分析应用程序。 在培训结束后，参与者将能够： 使用斐济先进的编程功能和软件组件来扩展ImageJ 从重叠的瓷砖缝合大型3D图像使用集成更新系统在启动时自动更新斐济安装从各种脚本语言中进行选择以构建自定义图像分析解决方案使用斐济强大的库，如ImgLib，用于大型生物图像数据集部署他们的应用程序并与其他科学家合作进行类似的项目 听众 科学家们研究人员开发商 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
14小时
课程概览
Marvin是一个用Java开发的可扩展，跨平台，开源的图像和视频处理框架。开发人员可以使用Marvin来处理图像，从图像中提取特征以进行分类任务，通过算法生成图形，处理视频文件数据集以及设置单元测试自动化。
Marvin的一些视频应用包括滤波，增强现实，物体跟踪和运动检测。
在这个以讲师为主导的实践课程中，学员将学习图像和视频分析的原理，并利用Marvin框架及其图像处理算法构建自己的应用程序。
课程格式
- 首先介绍了图像分析，视频分析和Marvin框架的基本原理。为学生提供基于项目的任务，使他们能够练习所学的概念。在课程结束时，参与者将使用Marvin框架和库开发自己的应用程序。
Marvin的一些视频应用包括滤波，增强现实，物体跟踪和运动检测。
在这个以讲师为主导的实践课程中，学员将学习图像和视频分析的原理，并利用Marvin框架及其图像处理算法构建自己的应用程序。
课程格式
- 首先介绍了图像分析，视频分析和Marvin框架的基本原理。为学生提供基于项目的任务，使他们能够练习所学的概念。在课程结束时，参与者将使用Marvin框架和库开发自己的应用程序。
21小时
课程概览
PaddlePaddle（并行分布式深度学习）是百度开发的可扩展的深度学习平台。 在这个有指导意义的现场培训中，参与者将学习如何使用PaddlePaddle在其产品和服务应用中实现深度学习。 在培训结束后，参与者将能够： 设置并配置PaddlePaddle 建立用于图像识别和物体检测的卷积神经网络（CNN） 为情感分析设置一个循环神经网络（RNN） 在推荐系统上建立深度学习，以帮助用户找到答案预测点击率（CTR），对大规模图像集进行分类，执行光学字符识别（OCR），排名搜索，检测计算机病毒以及实施推荐系统。 听众 开发商数据科学家 课程的格式 部分讲座，部分讨论，练习和沉重的练习
14小时
课程概览
模式匹配是一种用于在图像中定位指定模式的技术。它可用于确定捕获图像中指定特征的存在，例如工厂生产线中缺陷产品上的预期标签或组件的指定尺寸。它不同于“ Pattern Recognition ”（它识别基于较大的相关样本集合的一般模式），因为它具体指示了我们正在寻找的东西，然后告诉我们预期的模式是否存在。
课程格式
- 本课程介绍了模式匹配领域中使用的方法，技术和算法，因为它适用于Machine Vision 。
课程格式
- 本课程介绍了模式匹配领域中使用的方法，技术和算法，因为它适用于Machine Vision 。
14小时
课程概览
Scilab是一种用于科学数据处理的完善的，免费的，开源的高级语言。用于统计，图形和动画，模拟，信号处理，物理，优化等，其中心数据结构是矩阵，与FORTRAN和C衍生物等替代品相比，简化了许多类型的问题。它与C， Java和Python等语言兼容，因此适合用作现有系统的补充。
在这个教师指导的培训，学员将学习的优点Scilab相比，像Matlab的基础知识替代Scilab语法以及一些先进的功能和接口与其他广泛使用的语言，视需求而定。本课程将以一个专注于图像处理的简短项目结束。
在培训结束时，参与者将掌握Scilab的基本功能和一些高级功能，并有资源继续扩展他们的知识。
听众
- 数据科学家和工程师，特别是对图像处理和面部识别感兴趣
课程形式
- 部分讲座，部分讨论，练习和密集的实践练习，以及最终项目
在这个教师指导的培训，学员将学习的优点Scilab相比，像Matlab的基础知识替代Scilab语法以及一些先进的功能和接口与其他广泛使用的语言，视需求而定。本课程将以一个专注于图像处理的简短项目结束。
在培训结束时，参与者将掌握Scilab的基本功能和一些高级功能，并有资源继续扩展他们的知识。
听众
- 数据科学家和工程师，特别是对图像处理和面部识别感兴趣
课程形式
- 部分讲座，部分讨论，练习和密集的实践练习，以及最终项目
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