使用Google Colab和TensorFlow進行計算機視覺培訓

本次由講師主導的培訓在台灣（線上或線下）面向希望提升機器學習模型知識、改進超參數調優技能，並學習如何使用Google Colab有效部署模型的高級專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用Scikit-learn和TensorFlow等流行框架實現高級機器學習模型。
• 通過超參數調優優化模型性能。
• 使用Google Colab在實際應用中部署機器學習模型。
• 在Google Colab中協作和管理大規模機器學習項目。

本次由講師主導的培訓在台灣（線上或線下）進行，面向初學者級別的數據科學家和 IT 專業人士，旨在幫助他們學習使用 Google Colab 進行數據科學的基礎知識。

在培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置和導航 Google Colab。
• 編寫和執行基本的 Python 代碼。
• 導入和處理數據集。
• 使用 Python 庫創建可視化。

本課程為講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助中級數據科學家和開發人員理解並應用深度學習技術，使用Google Colab環境。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置並導航Google Colab，用於深度學習項目。
• 理解神經網絡的基本原理。
• 使用TensorFlow實現深度學習模型。
• 訓練和評估深度學習模型。
• 利用TensorFlow的高級功能進行深度學習。

本課程爲講師指導的培訓，在台灣（線上或線下）進行，面向希望學習如何創建有意義且視覺上吸引人的數據可視化的初級數據科學家。

通過本培訓，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。
• 自定義圖表以增強展示效果和清晰度。
• 使用可視化工具有效地解釋和展示數據。

本次由講師主導的台灣培訓（線上或線下）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。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解人工智能和機器學習的基礎知識。
• 學習數字圖像處理的基礎知識及其在面部識別中的應用。
• 掌握使用AI工具和框架創建面部識別模型的技能。
• 獲得創建、訓練和測試面部識別系統的實踐經驗。
• 瞭解面部識別技術使用中的倫理考量和最佳實踐。

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。

本次由講師指導的培訓在台灣（線上或線下）舉行，面向初學者到中級水平的研究人員和實驗室專業人員，旨在幫助他們處理和分析與組織切片、血細胞、藻類及其他生物樣本相關的圖像。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 熟悉Fiji界面並掌握ImageJ的核心功能。
• 對科學圖像進行預處理和增強，以便更好地分析。
• 定量分析圖像，包括細胞計數和麪積測量。
• 使用宏和插件自動化重複性任務。
• 根據生物研究中的具體需求，自定義圖像分析工作流程。

本次由講師指導的培訓在台灣（線上或線下）進行，面向中級數據科學家和開發者，旨在幫助他們在Google Colab環境中高效應用機器學習算法。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 爲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等庫進行數據分析和預測。
• 實現監督學習和無監督學習模型。
• 有效優化和評估機器學習模型。

本課程爲講師指導的培訓，在台灣（線上或線下）進行，面向希望使用Python在Google Colab中應用NLP技術的中級數據科學家和開發人員。

通過本培訓，學員將能夠：

• 理解自然語言處理的核心概念。
• 爲NLP任務進行文本數據的預處理和清洗。
• 使用NLTK和SpaCy庫進行情感分析。
• 使用Google Colab進行可擴展和協作的文本數據處理。

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台灣現場培訓（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。

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。

本次由講師主導的培訓在台灣（線上或線下）面向希望從零開始學習使用Google Colab進行Python編程的初級開發人員和數據分析師。

培訓結束後，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。

本課程由講師主導，在台灣（線上或線下）提供培訓，面向中級專業人士，旨在幫助他們使用Vision Builder AI設計、實施和優化SMT（表面貼裝技術）流程中的自動檢測系統。

培訓結束後，學員將能夠：

• 使用Vision Builder AI設置和配置自動檢測。
• 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。