Pattern Matching Počítačový Kurz

This instructor-led, live training in České republice (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.

Fiji je open-source balíček pro zpracování obrazu, který obsahuje ImageJ (program pro zpracování obrazu pro vědecké vícerozměrné obrazy) a řadu zásuvných modulů pro vědeckou analýzu obrazu.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat distribuci Fidži a její základní program ImageJ k vytvoření aplikace pro analýzu obrazu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použijte pokročilé programovací funkce a softwarové komponenty Fiji k rozšíření ImageJ
• Spojte velké 3D obrázky z překrývajících se dlaždic
• Automaticky aktualizujte instalaci na Fidži při spuštění pomocí integrovaného aktualizačního systému
• Vyberte si ze širokého výběru skriptovacích jazyků a vytvořte vlastní řešení analýzy obrazu
• Používejte výkonné knihovny Fidži, jako je ImgLib, na velké datové sady bioimage
• Nasaďte jejich aplikaci a spolupracujte s dalšími vědci na podobných projektech

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuze.
• Spousta cvičení a cvičení.
• Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé výzkumníky a laboratorní profesionály, kteří chtějí zpracovávat a analyzovat snímky související s histologickými tkáněmi, krvinkami, řasami a dalšími biologickými vzorky.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Procházejte rozhraním Fidži a využívejte základní funkce ImageJ.
• Předzpracování a vylepšení vědeckých snímků pro lepší analýzu.
• Analyzujte obrázky kvantitativně, včetně počítání buněk a měření plochy.
• Automatizujte opakující se úlohy pomocí maker a pluginů.
• Přizpůsobte pracovní postupy specifickým potřebám analýzy obrazu v biologickém výzkumu.

Scilab je dobře vyvinutý, bezplatný a open source jazyk na vysoké úrovni pro manipulaci s vědeckými daty. Používá se pro statistiku, grafiku a animaci, simulaci, zpracování signálů, fyziku, optimalizaci a další, její centrální datovou strukturou je matice, která zjednodušuje mnoho typů problémů ve srovnání s alternativami, jako jsou FORTRAN a C deriváty. Je kompatibilní s jazyky jako C, Java a Python, takže je vhodný pro použití jako doplněk ke stávajícím systémům.

V tomto školení vedeném instruktorem se účastníci naučí výhody Scilab ve srovnání s alternativami, jako je Matlab, základy syntaxe Scilab a také některé pokročilé funkce a rozhraní s dalšími široce používanými jazyky, v závislosti na poptávce. Kurz bude zakončen krátkým projektem zaměřeným na zpracování obrazu.

Na konci tohoto školení budou mít účastníci přehled o základních funkcích a některých pokročilých funkcích Scilab a budou mít prostředky k dalšímu rozšiřování svých znalostí.

Publikum

Datoví vědci a inženýři, zejména se zájmem o zpracování obrazu a rozpoznávání obličeje

Formát kurzu

Část přednáška, část diskuse, cvičení a intenzivní praktická praxe se závěrečným projektem

Tento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky, kteří chtějí použít Vision Builder AI ke konstrukci, implementaci a optimalizaci automatických inspekčních systémů pro procesy SMT (Surface-Mount Technology).

Konec kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a nakonfigurovat automatické inspekce pomocí Vision Builder AI.
• Získat a předzpracovat vysokokvalitní obrázky pro analýzu.
• Implementovat logická rozhodnutí pro detekci vad a validaci procesu.
• Vytvářet inspekční zprávy a optimalizovat výkon systému.