컴퓨터 비전과 파이썬 교육 과정

Caffe는 표현력, 속도, 모듈성을 고려하여 만든 딥러닝 프레임워크입니다.

이 과정에서는 이미지 인식을 위한 딥러닝 프레임워크로 Caffe를 적용하는 방법을 MNIST를 예로 들어 탐구합니다.

대상

이 과정은 Caffe를 프레임워크로 활용하고자 하는 딥러닝 연구자와 엔지니어에게 적합합니다.

이 과정을 완료한 후 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:

• Caffe의 구조와 배포 메커니즘을 이해합니다
• 설치 / 프로덕션 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 작업을 수행합니다
• 코드 품질을 평가하고 디버깅, 모니터링을 수행합니다
• 고급 프로덕션 작업, 예를 들어 모델 학습, 레이어 구현, 로깅을 구현합니다

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Dask를 Python 생태계와 함께 사용하여 대규모 데이터 세트를 구축, 확장 및 분석하려는 데이터 과학자 및 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Dask와 Python으로 빅데이터 처리 구축을 시작할 수 있는 환경을 설정합니다.
• Dask에서 사용할 수 있는 기능, 라이브러리, 도구 및 API를 살펴보세요.
• Dask가 Python에서 병렬 컴퓨팅을 어떻게 가속화하는지 이해하세요.
• Dask를 사용하여 Python 생태계(Numpy, SciPy 및 Pandas)를 확장하는 방법을 알아보세요.
• 대규모 데이터 세트를 처리할 때 높은 성능을 유지하려면 Dask 환경을 최적화하세요.

이 온라인 또는 현장 강사 주도 라이브 교육은 Python, Pandas 및 NumPy를 활용한 데이터 분석 및 조작 기술을 향상시키려는 중급 Python 개발자와 데이터 분석가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• Python, Pandas, 및 NumPy를 포함하는 개발 환경을 설정합니다.
• Pandas 및 NumPy를 사용하여 데이터 분석 애플리케이션을 만듭니다.
• 고급 데이터 정제, 정렬 및 필터링 작업을 수행합니다.
• 집계 작업을 수행하고 시간 시리즈 데이터를 분석합니다.
• Matplotlib 및 기타 시각화 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화합니다.
• 데이터 분석 코드를 디버깅하고 최적화합니다.

이 강사는 현장 학습을 통해 대한민국(온라인 또는 현장에서) 초보 법 집행 인력이 수동 얼굴 스케치에서 AI 도구를 사용하여 얼굴 인식 시스템을 개발하는 데 필요한 기술을 습득할 수 있도록 돕습니다.

이 강의를 마친 후, 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 인공지능과 머신러닝의 기본 원리를 이해합니다.
• 디지털 이미지 처리 및 얼굴 인식에 대한 기본 사항을 학습합니다.
• 얼굴 인식 모델을 생성하는 데 필요한 AI 도구 및 프레임워크를 사용하기 위한 기술을 개발합니다.
• 얼굴 인식 시스템을 생성, 학습 및 테스트하는 데 대한 실습 경험을 쌓습니다.
• 얼굴 인식 기술 사용에 대한 윤리적 고려 사항 및 모범 사례를 이해합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 개발자들을 대상으로 동적, 고성능, 확장 가능한 웹 애플리케이션을 구축하기 위해 FARM(FastAPI, React, MongoDB) 스택을 사용하는 인터랙티브 라이브 트레이닝입니다.

이 트레이닝을 통해 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• FastAPI, React, MongoDB를 통합하는 개발 환경 설정.
• FARM 스택의 주요 개념, 기능 및 이점 이해.
• FastAPI를 사용하여 REST API 구축.
• React를 사용하여 상호작용 애플리케이션 설계.
• FARM 스택을 사용하여 애플리케이션 개발, 테스트 및 배포(프론트엔드 및 백엔드).

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python과 함께 FastAPI를 사용하여 RESTful API를 더 쉽고 빠르게 구축, 테스트 및 배포하려는 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python 및 FastAPI을 사용하여 API를 개발하기 위한 필수 개발 환경을 설정합니다.
• FastAPI 라이브러리를 사용하여 API를 더 빠르고 쉽게 생성합니다.
• Pydantic 및 OpenAPI를 기반으로 데이터 모델 및 스키마를 생성하는 방법을 학습합니다.
• SQLAlchemy를 사용하여 API를 데이터베이스에 연결합니다.
• FastAPI 도구를 사용하여 API에 보안 및 인증을 구현합니다.
• 컨테이너 이미지를 빌드하고 웹 API를 클라우드 서버에 배포합니다.

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.

이 지도자 주도의 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 조직 병리학적인 조직, 혈액 세포, 미생물 및 기타 생명과학 샘플과 관련된 이미지를 처리하고 분석하길 원하는 초보부터 중급 연구원 및 실험실 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Fiji 인터페이스를 탐색하고 ImageJ의 핵심 기능을 활용합니다.
• 더 나은 분석을 위해 과학적 이미지를 전처리하고 향상시킵니다.
• 세포 수 및 면적 측정 등을 포함한 정량적 이미지 분석을 수행합니다.
• 매크로와 플러그인을 사용하여 반복적인 작업을 자동화합니다.
• 생명과학 연구에 필요한 특정 이미지 분석 요구사항에 맞게 워크플로를 맞춤화합니다.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Modin을 사용하여 Pandas를 통해 더 빠른 데이터 분석을 위한 병렬 계산을 구축하고 구현하려는 데이터 과학자와 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Modin을 사용하여 대규모로 Pandas 워크플로 개발을 시작하는 데 필요한 환경을 설정하세요.
• Modin의 기능, 아키텍처 및 장점을 이해하세요.
• Modin, Dask, Ray의 차이점을 알아보세요.
• Modin을 사용하여 Pandas개의 작업을 더 빠르게 수행하십시오.
• 전체 Pandas API 및 기능을 구현합니다.

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.

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.

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.

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.

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.