SimpleCVを使用したコンピュータビジョンのトレーニングコース

Caffeは、表現性、速度、そしてモジュール性を重視して作成された深層学習フレームワークです。

このコースでは、MNISTを例に取り、Caffeを画像認識のための深層学習フレームワークとして応用する方法を探ります。

対象者

このコースは、Caffeをフレームワークとして利用することに関心のある深層学習研究者やエンジニア向けです。

本コース修了後、受講者は以下のことが Able to できます：

• Caffeの構造とデプロイメカニズムを理解する
• インストール、プロダクション環境、アーキテクチャのタスクと設定を行う
• コード品質を評価し、デバッグや監視を行う
• モデルの学習、層の実装、ログ記録などの高度なプロダクションを実装する

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのAI開発者とコンピュータビジョンエンジニアを対象としており、堅牢なビジョンシステムを自動運転アプリケーションに構築することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができます：

• 自動車におけるコンピュータビジョンの基本概念を理解する。
• 物体検出、車線検出、セマンティックセグメンテーションのアルゴリズムを実装する。
• ビジョンシステムを他の自動運転サブシステムと統合する。
• 高度な認識タスクに深層学習技術を適用する。
• 実際のシナリオでコンピュータビジョンモデルの性能を評価する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、コンピュータビジョンへの理解を深め、Google Colabを使用してTensorFlowで高度なビジョンモデルを開発する能力を探求したい上級レベルの専門家向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• TensorFlowを使用して畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を構築し、訓練します。
• Google Colabを利用してスケーラブルで効率的なクラウドベースのモデル開発を行います。
• コンピュータビジョンタスク向けの画像前処理技術を実装します。
• 実世界アプリケーションにコンピュータビジョンモデルを展開します。
• 転移学習を使用してCNNモデルの性能を向上させます。
• 画像分類モデルの結果を可視化し、解釈します。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルのコンピュータビジョンエンジニア、AI開発者、IoTプロフェッショナルを対象としており、エッジデバイス上でリアルタイム処理を行うためのコンピュータビジョンモデルの実装と最適化を目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• エッジAIの基礎とコンピュータビジョンへの応用を理解する。
• エッジデバイス上でリアルタイムの画像や動画分析を行うための最適化されたディープラーニングモデルを展開する。
• TensorFlow Lite、OpenVINO、NVIDIA Jetson SDKなどのフレームワークを使用してモデルを展開する。
• AIモデルのパフォーマンス、消費電力、低遅延推論のために最適化する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、手描きの顔像作成からAIツールを使用した顔認識システムの開発へ移行したい法執行機関の初心者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 人工知能と機械学習の基礎を理解する。
• デジタル画像処理の基礎と顔認識への応用について学ぶ。
• AIツールやフレームワークを使用して顔認識モデルを作成するスキルを身につける。
• 顔認識システムの作成、学習、テストに関する実践的な経験を得る。
• 顔認識技術を使用する際の倫理的配慮と最善の慣行を理解する。

フィジーは、科学的な多次元画像用の画像処理プログラム（ImageJ）と、科学的な画像分析用のプラグインをバンドルしたオープンソースの画像処理パッケージです。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はフィジーのディストリビューションとその基盤となるImageJプログラムを使用して、画像分析アプリケーションを作成する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできることになります：

• フィジーの高度なプログラミング機能とソフトウェアコンポーネントを使用してImageJを拡張する
• 重複するタイルから大きな3D画像をステッチする
• 統合された更新システムを使用して、起動時に自動的にフィジーのインストールを更新する
• カスタム画像分析ソリューションを構築するために、幅広いスクリプト言語から選択する
• ImgLibなどの強力なライブラリを使用して、大規模なバイオイメージデータセットを処理する
• アプリケーションを展開し、同様のプロジェクトで他の科学者と協力する

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 多くの演習と実践。
• ライブラボ環境での手動実装。

コースカスタマイズオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、組織学的な組織、血液細胞、藻類などの生物試料に関連する画像を処理および解析したい初級から中級レベルの研究者や実験室専門家を対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます：

• Fijiインターフェースをナビゲートし、ImageJの基本機能を利用します。
• より良い解析のために科学的画像を前処理および強化します。
• 細胞計数や面積測定など、定量的な画像解析を行います。
• マクロとプラグインを使用して反復的なタスクを自動化します。
• 生物学研究における特定の画像解析ニーズに合わせてワークフローをカスタマイズします。

OpenCV（オープンソースコンピュータビジョンライブラリ: http://opencv.org）は、数百のコンピュータビジョンアルゴリズムを含むオープンソースのBSDライセンスのライブラリです。

対象者

このコースは、OpenCVを使用してコンピュータビジョンプロジェクトを行うことを目指すエンジニアやアーキテクト向けです。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、ソフトウェアエンジニアがPythonでOpenCV 4を使用して深層学習をプログラムすることを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to do:

• OpenCV 4を使用して画像と動画を表示、読み込み、分類する。
• TensorFlowとKerasを使ってOpenCV 4での深層学習を実装する。
• 深層学習モデルを実行し、画像や動画から影響力のあるレポートを生成する。

パターンマッチングは、画像内に特定のパターンを検出するための技術です。工場ライン上の不良品の予想されるラベルや部品の指定された寸法などの撮影画像内の特定の特性が存在するかどうかを決定するために使用されます。これは、「パターン認識」（関連サンプルの大規模なコレクションに基づいて一般的なパターンを認識します）とは異なり、具体的に何を探しているのかを指示し、予想されるパターンが存在するかどうかを通知します。

コースの形式

• このコースでは、パターンマッチングが機械ビジョンに適用される際のアプローチ、テクノロジー、およびアルゴリズムについて紹介します。

コンピュータビジョンは、デジタルメディアから有用な情報を自動的に抽出し、分析し、理解する分野です。Pythonは、その明瞭な構文とコードの読みやすさで有名な高レベルのプログラミング言語です。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はコンピュータビジョンの基礎を学びながら、シンプルなコンピュータビジョンアプリケーションを作成する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• コンピュータビジョンの基本を理解する
• Pythonを使用してコンピュータビジョンタスクを実装する
• 顔、物体、および動作検出システムを作成する

対象者

• コンピュータビジョンに興味のあるPythonプログラマ

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、そして実践的な練習を中心に構成されています

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家を対象としており、ビジョンビルダーAIを使用してSMT（表面実装技術）プロセス向けの自動検査システムを設計、実装、最適化することを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下が行えるようになります：

• ビジョンビルダーAIを使用して自動検査を設定および構成します。
• 分析用の高品質な画像を取得し、前処理を行います。
• 欠陥検出やプロセス検証に論理ベースの決定を実装します。
• 検査レポートを作成し、システムパフォーマンスを最適化します。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、バックエンド開発者やデータサイエンティスト向けに設計されており、事前学習済み YOLO モデルを企業ドリブンのプログラムに組み込み、コスト効果の高いオブジェクト検出コンポーネントを実装する方法を学ぶことができます。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことができるようになります：

• YOLO を使用した物体検出に必要なツールとライブラリをインストールおよび設定する。
• 事前学習済み YOLO モデルに基づいて動作する Python コマンドラインアプリケーションをカスタマイズする。
• 事前学習済み YOLO モデルのフレームワークを様々なコンピュータビジョンプロジェクトに実装する。
• 物体検出用の既存データセットを YOLO 形式に変換する。
• YOLO アルゴリズムの基本概念を理解し、コンピュータビジョンおよび／または深層学習に適用する。

このインストラクター主導の実践的なトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級から上級レベルの開発者、研究者、データサイエンティスト向けです。彼らがYOLOv7を使用してリアルタイム物体検出を学ぶことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 物体検出の基本概念を理解する。
• YOLOv7を物体検出タスクにインストールし、設定する。
• YOLOv7を使用してカスタムの物体検出モデルを訓練し、テストする。
• 他のコンピュータビジョンフレームワークやツールとYOLOv7を統合する。
• YOLOv7の実装に関連する一般的な問題をトラブルシューティングする。