Computer Vision mit Python Schulung

Dieser intensive, praxisnahe Kurs behandelt fortgeschrittene Python-Techniken, ingenieurtechnische Best Practices und gängige Design Patterns, um wartbare, testfähige und leistungsstarke Python-Anwendungen zu entwickeln. Er legt den Fokus auf moderne Tools, Typisierung, Konzepte der Parallelität, Architekturmuster und bereitstellungsreife Workflows.

Dieses von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler, die professionelle Praktiken und Muster für produktionsreife Python-Systeme adoptieren möchten.

Zum Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Python-Typisierung, dataclasses und Typüberprüfung anzuwenden, um die Codezuverlässigkeit zu erhöhen.
• Design Patterns und Architekturprinzipien zur Strukturierung robusten Codes zu verwenden.
• Mit asyncio und multiprocessing korrekt Konkurrenz und Parallelität zu implementieren.
• Mit pytest, property-based Testing und CI-Pipelines wohlgetesteten Code zu erstellen.
• Python-Anwendungen für die Produktion zu profilieren, zu optimieren und abzuhärten.
• Python-Projekte mit modernen Tools und Containern zu verpacken, zu verteilen und bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und kurze Demos.
• Tagesweise praxisnahe Labs und Programmieraufgaben.
• Capstone-Mini-Projekt zur Integration von Mustern, Tests und Bereitstellung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um ein angepasstes Training oder einen Fokusbereich (Daten, Web oder Infrastruktur) anzufordern, kontaktieren Sie uns.

Dieses Kurs lehrt praktische Ingenieurstechniken, um agente (autonome) Systeme unter Verwendung von Python zu designen, zu bauen, zu testen und bereitzustellen. Es behandelt den Agentenzyklus, Tool-Integrationen, Speicher- und Zustandsmanagement, Orchestrierungsmuster, Sicherheitskontrollen und Produktionsaspekte.

Dieses vom Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene bis Experten-Level ML-Ingenieure, AI-Entwickler und Softwareingenieure, die robuste, produktionsreife autonome Agenten mit Python bauen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Diesen Agentenzyklus und Entscheidungsabläufe zu designen und umzusetzen.
• Außenstehende Tools und APIs zu integrieren, um die Fähigkeiten der Agenten zu erweitern.
• Kurz- und Langzeit-Speicherarchitekturen für Agenten zu implementieren.
• Mehrstufige Orchestrierungen und die Zusammensetzung von Agenten abzustimmen.
• Sicherheits-, Zugriffs- und Beobachtungsrichtlinien für bereitgestellte Agenten anzuwenden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Labore, um Agenten mit Python und gängigen SDKs zu bauen.
• Projektbasierte Übungen, die bereitstellbare Prototypen erzeugen.

Kursanpassungsoptionen

• Bitte kontaktieren Sie uns, um ein angepasstes Training für diesen Kurs zu vereinbaren.

Vertieft sich in praktische Ansätze zur Data Science und KI mit Python – versorgt Fachkräfte mit den Fähigkeiten, Daten zu erkunden, Machine-Learning-Modelle zu erstellen und KI-gesteuerte Anwendungen in Geschäftskontexten bereitzustellen. Behandelt CRISP-DM-Workflows, statistische Analysen, überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning mit TensorFlow, Natural Language Processing (NLP), Big Data mit Spark und datengetriebenes Storytelling. Ideal für Einsteiger, die eine Python-Datenswissenschaftszertifizierung und eine karriereorientierte Analytics-Ausbildung anstreben.

Künstliche Intelligenz mit Python ist die Entwicklung von intelligenten Systemen unter Verwendung des umfangreichen Ökosystems für KI und maschinelles Lernen der Bibliotheken von Python.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python Programmierer, die AI-Lösungen mit Hilfe von Python entwickeln, implementieren und deployen möchten.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Algorithmus mithilfe der Kern-KI-Bibliotheken von Python zu implementieren.
• Mit überwachten, unüberwachten und reaktionsbasierten Lernmodellen umzugehen.
• AI-Lösungen in existierende Anwendungen und Workflows zu integrieren.
• Die Modellleistung zu bewerten und für Genauigkeit und Effizienz zu optimieren.

Format der Ausbildung

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen für die Ausbildung

• Um eine angepasste Ausbildung zu dieser Veranstaltung anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin auszumachen.

Das CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) bietet leistungsstarke Bereitstellungs- und Optimierungstools für Echtzeit-AI-Anwendungen in der Computer Vision und NLP, insbesondere auf Huawei Ascend-Hardware.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Praktiker, die Vision- und Sprachmodelle mit dem CANN SDK für Produktionsfallen bauen, bereitstellen und optimieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• CV- und NLP-Modelle mit CANN und AscendCL bereitzustellen und zu optimieren.
• Die CANN-Werkzeuge verwenden, um Modelle zu konvertieren und sie in Live-Pipelines zu integrieren.
• Die Inferenzleistung für Aufgaben wie Detektion, Klassifizierung und Sentimentanalyse zu optimieren.
• Echtzeit-CV/NLP-Pipelines für Edge- oder cloudbasierte Bereitstellungsszenarien aufzubauen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Demonstration.
• Praktische Übungen mit Modellbereitstellung und Leistungsprofiling.
• Live-Pipelinedesign unter Verwendung realer CV- und NLP-Anwendungsfälle.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

Diese von einem Dozenten geführte, lebendige Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Entwickler und Computer-Vision-Ingenieure, die robuste Visionssysteme für autonome Fahrzeuge erstellen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte der Computer-Vision in autonomen Fahrzeugen zu verstehen.
• Algorithmen für Objekterkennung, Spurerkennung und semantische Segmentierung umzusetzen.
• Visionssysteme mit anderen Unternehmenssystemen von autonomen Fahrzeugen zu integrieren.
• Tiefes Lernen zur Lösung fortgeschrittener Wahrnehmungsaufgaben anzuwenden.
• Die Leistungsfähigkeit von Computer-Vision-Modellen in realen Szenarien zu bewerten.

Diese von einem Ausbilder geleitete, live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihr Verständnis des Computer Vision vertiefen und die Fähigkeiten von TensorFlow zur Entwicklung komplexer Vision-Modelle mit Google Colab erkunden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Faltungsschicht-Neuronale Netze (CNNs) mit TensorFlow zu bauen und zu trainieren.
• Google Colab für skalierbare und effiziente, cloudbasierte Modellentwicklung zu nutzen.
• Bildvorverarbeitungstechniken für Computer Vision-Aufgaben zu implementieren.
• Computer Vision-Modelle für Anwendungen in der Praxis bereitzustellen.
• Übertragungslernen (Transfer Learning) zur Leistungssteigerung von CNN-Modellen zu nutzen.
• Die Ergebnisse von Bildklassifikationsmodellen zu visualisieren und zu interpretieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Seminar in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler und Datenanalysten, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -manipulation mit Pandas und NumPy verbessern möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Eine Entwicklungsumgebung einzurichten, die Python, Pandas und NumPy enthält.
• Eine Datenanalyse-Anwendung mit Pandas und NumPy erstellen.
• Erweiterte Datenaufbereitung, -sortierung und -filterung durchführen.
• Agregationsoperationen durchführen und Zeitreihendaten analysieren.
• Daten mit Matplotlib und anderen Visualisierungsbibliotheken visualisieren.
• Ihren Datenanalyses-Code debuggen und optimieren.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure für Computer Vision, AI-Entwickler und IoT-Profi, die Computer-Vision-Modelle zur Echtzeitverarbeitung auf Edge-Geräten implementieren und optimieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen von Edge AI und ihre Anwendungen in der Computer Vision zu verstehen.
• Optimierte Deep-Learning-Modelle auf Edge-Geräten für Echtzeitanalyse von Bildern und Videos einzurichten.
• Frameworks wie TensorFlow Lite, OpenVINO und NVIDIA Jetson SDK zur Moduldeployment zu verwenden.
• AI-Modelle auf Leistung, Energieeffizienz und niedrige Latenz zu optimieren.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger im Bereich der Polizeiarbeit, die den Übergang vom manuellen Gesichtszeichnen zur Nutzung von KI-Tools für das Entwicklung von Gesichtserkennungssystemen wünschen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Maschinelles Lernen zu verstehen.
• Die Grundlagen der digitalen Bildverarbeitung und deren Anwendung in der Gesichtserkennung zu erlernen.
• Fähigkeiten zur Nutzung von KI-Tools und Frameworks zur Erstellung von Gesichtserkennungsmodellen zu entwickeln.
• Praxiserfahrungen in der Entwicklung, Ausbildung und Testung von Gesichtserkennungssystemen zu sammeln.
• Ethische Überlegungen und Best Practices bei der Nutzung von Gesichtserkennungs-Technologien zu verstehen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die das FARM (FastAPI, React und MongoDB)-Stack verwenden möchten, um dynamische, leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung einzurichten, die FastAPI, React und MongoDB integriert.
• Die Schlüsselkonzepte, Funktionen und Vorteile des FARM-Stacks zu verstehen.
• Zu lernen, wie man REST-APIs mit FastAPI baut.
• Zu lernen, wie man interaktive Anwendungen mit React gestaltet.
• Anwendungen (Frontend und Backend) unter Verwendung des FARM-Stacks zu entwickeln, zu testen und zu bereitstellen.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die FastAPI mit Python nutzen möchten, um RESTful APIs einfacher und schneller zu erstellen, zu testen und bereitzustellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die notwendige Entwicklungsumgebung zum Erstellen von APIs mit Python und FastAPI einzurichten.
• Mithilfe der FastAPI-Bibliothek APIs schneller und einfacher zu erstellen.
• Zu lernen, wie man Datenmodelle und Schemas basierend auf Pydantic und OpenAPI erstellt.
• APIs mit SQLAlchemy an eine Datenbank anzubinden.
• Mithilfe der FastAPI-Tools Sicherheit und Authentifizierung in APIs zu implementieren.
• Container-Images zu bauen und Web-APIs auf einem Cloud-Server bereitzustellen.

Dieses von einem Trainer geführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis fortgeschrittene Forscher und Labortechniker, die Bilder im Zusammenhang mit histologischem Gewebe, Blutkörperchen, Algen und anderen biologischen Proben verarbeiten und analysieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Fiji-Oberfläche zu navigieren und die Kernfunktionen von ImageJ zu nutzen.
• Wissenschaftliche Bilder für eine bessere Analyse vorzubereiten und zu optimieren.
• Bilder quantitativ zu analysieren, einschließlich Zellzählung und Flächenmessung.
• Wiederkehrende Aufgaben mit Makros und Plugins zu automatisieren.
• Workflows für spezifische Bildanalysebedarfe in der biologischen Forschung anzupassen.

Dieses instruktionsbasierte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die Vision Builder AI nutzen möchten, um automatisierte Prüfsysteme für SMT-Prozesse zu gestalten, umzusetzen und zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Automatisierte Prüfungen mit Vision Builder AI einzurichten und zu konfigurieren.
• Hochwertige Bilder für die Analyse aufzunehmen und vorzubereiten.
• Logikbasierte Entscheidungen zur Defektenerkennung und Prozessvalidierung umzusetzen.
• Prüfberichte zu generieren und die Systemleistung zu optimieren.

Diese von einem Dozenten geleitete, live Trainings in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Forscher und Data Scientists, die lernen möchten, wie man Echtzeit-Objekt-Erkennung mit YOLOv7 implementiert.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die grundlegenden Konzepte der Objekt-Erkennung zu verstehen.
• YOLOv7 für Objekt-Erkennungs-Aufgaben zu installieren und zu konfigurieren.
• Benutzerdefinierte Objekt-Erkennungs-Modelle mit YOLOv7 zu trainieren und zu testen.
• YOLOv7 in andere Computer-Vision-Frameworks und -Tools zu integrieren.
• Häufige Probleme bei der Implementierung von YOLOv7 zu beheben.