Computer Vision with Google Colab and TensorFlow培訓

本次由讲师指导的线下或线上培训，面向希望学习Google Colab基础知识的初级数据科学家和IT专业人士。

培训结束后，参与者将能够：

• 设置并导航Google Colab。
• 编写并执行基本的Python代码。
• 导入和处理数据集。
• 使用Python库创建可视化图表。

這是一個由講師指導的澳門（線上或線下）培訓課程，針對初級數據科學家，旨在學習如何創建有意義且視覺吸引人的數據可視化。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置並導航Google Colab以進行數據可視化。
• 使用Matplotlib創建各種類型的圖表。
• 利用Seaborn進行高級可視化技術。
• 自定義圖表以提升展示效果和清晰度。
• 使用可視化工具有效解釋和呈現數據。

這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望從手動面部素描過渡到使用 AI 工具開發面部識別系統的初級執法人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解人工智慧的基礎知識和 Machine Learning。
• 瞭解數位圖像處理的基礎知識及其在面部識別中的應用。
• 培養使用 AI 工具和框架創建面部識別模型的技能。
• 獲得創建、培訓和測試面部識別系統的實踐經驗。
• 瞭解使用面部識別技術的道德注意事項和最佳實踐。

Fiji 是一個開源圖像處理包，它捆綁了 ImageJ（用於科學多維圖像的圖像處理程式）和許多用於科學圖像分析的外掛程式。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用 Fiji 發行版及其底層 ImageJ 程式來創建圖像分析應用程式。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Fiji 的高級程式設計功能和軟體元件來擴展 ImageJ
• 從重疊的圖塊拼接大型 3D 圖像
• 使用整合更新系統在啟動時自動更新 Fiji 安裝
• 從廣泛的腳本語言中進行選擇，以構建自定義圖像分析解決方案
• 在大型生物圖像數據集上使用斐濟強大的庫，例如 ImgLib
• 部署他們的應用程式並與其他科學家合作開展類似專案

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

本次由讲师指导的线下培训（线上或线下）面向初级至中级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学组织、血细胞、藻类及其他生物样本相关的图像。

培训结束后，学员将能够：

• 熟练使用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，定制图像分析工作流程。

這是由講師指導的澳門（線上或線下）培訓，針對希望使用Google Colab環境高效應用機器學習算法的中級數據科學家和開發者。

培訓結束時，學員將能夠：

• 為機器學習項目設置並導航Google Colab。
• 理解並應用各種機器學習算法。
• 使用Scikit-learn等庫來分析和預測數據。
• 實現監督和非監督學習模型。
• 有效優化和評估機器學習模型。

OpenCV（開源 Computer Vision 庫：http://opencv.org）是一個開源 BSD 許可的庫，包括數百種計算機視覺演算法。

觀眾

本課程面向尋求將 OpenCV 用於計算機視覺專案的工程師和架構師

這種以講師為主導的澳門現場培訓（現場或遠端）針對希望在Python與OpenCV 4中程式設計以進行深度學習的軟體工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 OpenCV 查看、載入和分類圖像和視頻 4.
• 在 OpenCV 4 中使用 TensorFlow 和 Keras 實現深度學習。
• 運行深度學習模型，並從圖像和視頻中生成有影響力的報告。

OpenFace 是基於 Python 和 Torch 的開源即時面部識別軟體，基於 Google 的 FaceNet 研究。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用 OpenFace 的元件來創建和部署範例面部識別應用程式。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 OpenFace 的元件（包括 dlib、OpenVC、Torch 和 nn4）實現人臉檢測、對齊和轉換
• 將OpenFace應用於實際應用，例如監控、身份驗證、虛擬實境、遊戲和識別回頭客等。

觀眾

• 開發人員
• 數據科學家

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

Pattern Matching 是一種用於在圖像中定位指定模式的技術。它可用於確定捕獲的圖像中是否存在指定特徵，例如工廠生產線中缺陷產品上的預期標籤或元件的指定尺寸。它與 “Pattern Recognition” 的不同之處在於 “Pattern Recognition” （它根據更大的相關樣本集合識別一般模式），因為它具體指示我們正在尋找什麼，然後告訴我們預期的模式是否存在。

課程形式

• 本課程介紹了模式匹配領域中使用的方法、技術和演算法，因為它適用於 Machine Vision。

這是一個由講師指導的澳門（線上或線下）培訓課程，旨在幫助初級開發人員和數據分析師從頭開始學習Python編程，並使用Google Colab進行操作。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解Python編程語言的基礎知識。
• 在Google Colab環境中實現Python代碼。
• 使用控制結構來管理Python程序的流程。
• 創建函數以有效組織和重用代碼。
• 探索並使用Python編程的基本庫。

這個由講師指導的現場培訓介紹了從頭開始構建面部識別系統所需的軟體、硬體和分步過程。面部識別也稱為 Face Recognition。

本實驗中使用的硬體包括Rasberry Pi、攝像頭模組、伺服系統（可選）等。參與者負責自己購買這些元件。使用的軟體包括 OpenCV、Linux、Python 等。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 Rasberry Pi 上安裝 Linux、OpenCV 和其他軟體實用程式和庫。
• 配置 OpenCV 以捕獲和檢測面部圖像。
• 瞭解打包Rasberry Pi系統以在實際環境中使用的各種選項。
• 使系統適應各種用例，包括監控、身份驗證等。

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

注意

• 其他硬體和軟體選項包括：Arduino、OpenFace、Windows 等。如果您想使用其中任何一個，請聯繫我們進行安排。

這是一個由講師指導的澳門（線上或線下）培訓課程，旨在幫助中級專業人士使用Vision Builder AI來設計、實施和優化用於SMT（表面貼裝技術）流程的自動化檢測系統。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用Vision Builder AI設置和配置自動化檢測。
• 獲取並預處理高質量圖像以進行分析。
• 實施基於邏輯的決策，用於缺陷檢測和流程驗證。
• 生成檢測報告並優化系統性能。