Pattern Matching Képzés

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

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

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

A Fiji egy nyílt forráskódú képfeldolgozó csomag, amely az ImageJ-t (egy képfeldolgozó program tudományos többdimenziós képekhez) és számos tudományos képelemzési beépülő modult tartalmaz.

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan használhatják a Fidzsi-szigeteki disztribúciót és az alapjául szolgáló ImageJ programot egy képelemző alkalmazás létrehozásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja Fidzsi-szigetek fejlett programozási funkcióit és szoftverösszetevőit az ImageJ kiterjesztéséhez
• Tűzzön össze nagy 3D képeket az egymást átfedő csempékből
• A Fidzsi-szigeteki telepítések automatikus frissítése indításkor az integrált frissítési rendszer segítségével
• Válasszon a szkriptnyelvek széles választékából, hogy egyedi képelemzési megoldásokat készítsen
• Használja Fidzsi-szigetek hatékony könyvtárait, például az ImgLib-et a nagy biokép-adatkészletekhez
• Telepítse alkalmazásukat, és működjön együtt más tudósokkal hasonló projektekben

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlat.
• Gyakorlati megvalósítás élő labor környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha személyre szabott képzést szeretne kérni ehhez a tanfolyamhoz, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljük.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű kutatóknak és laboratóriumi szakembereknek szól, akik szövettani szövetekkel, vérsejtekkel, algákkal és egyéb biológiai mintákkal kapcsolatos képeket kívánnak feldolgozni és elemezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Navigáljon a Fidzsi-szigeteken, és használja az ImageJ alapvető funkcióit.
• A tudományos képek előfeldolgozása és javítása a jobb elemzés érdekében.
• Elemezze a képeket mennyiségileg, beleértve a sejtszámlálást és a területmérést.
• Automatizálja az ismétlődő feladatokat makrók és bővítmények segítségével.
• A munkafolyamatok testreszabása a biológiai kutatások speciális képelemzési igényeihez.

Scilab egy fejlett, ingyenes és nyílt forrású, magas szintű nyelv a tudományos adatok manipulálásához. Statisztikához, grafikához és animációhoz, szimulációhoz, jelfeldolgozáshoz, fizikához, optimalizáláshoz és még sok máshoz használható, központi adatstruktúrája a mátrix, egyszerűsítve sokféle típusú problémát az alternatívákhoz képest, mint például a FORTRAN és a C származékok. Kompatibilis olyan nyelvekkel, mint a C, a Java és a Python , és alkalmassá teszi a meglévő rendszerek kiegészítésére.

Ebben az oktató által vezetett képzésben a résztvevők megtanulják a Scilab előnyeit az olyan alternatívákhoz képest, mint például a Matlab, a Scilab szintaxisának alapjait, valamint néhány fejlett funkciót, és interfészt más széles körben használt nyelvekkel, igénytől függően. A tanfolyam egy rövid, a képfeldolgozásra összpontosító projekttel zárul le.

A képzés végére a résztvevők megismerik a Scilab alapvető funkcióit és néhány fejlett funkcióját, és rendelkeznek erőforrásokkal ahhoz, hogy tovább bővítsék tudásukat.

Közönség

• Adattudósok és mérnökök, különös tekintettel a képfeldolgozásra és az arcfelismerésre

A tantárgy formátuma

• Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és intenzív gyakorlati gyakorlat, egy záró projekttel

Ez a tanácsadó által vezetett, élő képzés (Magyarország-ban, online vagy helyszíni) középvizszintű szakemberek számára készült, akik szeretnék a Vision Builder AI-t használni az SMT (Felületi Montázszerelés Technológia) folyamatok automatizált ellenőrzési rendszereinek tervezésére, megvalósítására és optimalizálására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Automatikus ellenőrzések beállítása és konfigurálása a Vision Builder AI segítségével.
• Megfelelő minőségű képek beszerzése és előfeldolgozása az elemzéshez.
• Logikai döntések megvalósítása hibák észlelése és folyamat ellenőrzése szempontjából.
• Ellenőrzési jelentések készítése és a rendszer teljesítményének optimalizálása.