Kursus Pelatihan Edge AI untuk Pengecaman Komputer: Pemrosesan Gambar Real-Time

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi pengembang, ilmuwan data, dan pekalangan teknologi tingkat menengah yang ingin memperoleh keterampilan praktis dalam mengimplementasikan model AI pada perangkat edge untuk berbagai aplikasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Memahami prinsip-prinsip Edge AI dan manfaatnya.
• Mengatur dan mengkonfigurasi lingkungan komputasi edge.
• Membedangkan, melatih, dan mengoptimalkan model AI untuk pengimplementasian pada edge.
• Mengimplementasikan solusi AI praktis pada perangkat edge.
• Menevaluasi dan meningkatkan kinerja model yang diimplementasikan pada edge.
• Mengatasi pertimbangan etis dan keamanan dalam aplikasi Edge AI.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, diadakan secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk pengembang dan profesional IT tingkat menengah yang ingin memperoleh pemahaman mendalam tentang Edge AI dari konsep hingga implementasi praktis, termasuk pengaturan dan penyebaran.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dasar dari Edge AI.
• Mengatur dan mengkonfigurasi lingkungan Edge AI.
• Membangun, melatih, dan memoptimalkan model Edge AI.
• Menyebarkan dan mengelola aplikasi Edge AI.
• Mengintegrasikan Edge AI dengan sistem dan alur kerja yang ada.
• Menanggapi pertimbangan etika dan praktik terbaik dalam implementasi Edge AI.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah, arsitek sistem, dan profesional industri yang ingin memanfaatkan Edge AI untuk meningkatkan aplikasi IoT dengan kemampuan pemrosesan dan analisis data yang cerdas.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami dasar-dasar Edge AI dan aplikasinya dalam IoT.
• Menyiapkan dan mengkonfigurasi lingkungan Edge AI untuk perangkat IoT.
• Mengembangkan dan mendistribusikan model AI pada perangkat edge untuk aplikasi IoT.
• Mengimplementasikan pemrosesan data dan pengambilan keputusan secara real-time dalam sistem IoT.
• Mengintegrasikan Edge AI dengan berbagai protokol dan platform IoT.
• Menangani pertimbangan etika dan praktik terbaik dalam Edge AI untuk IoT.

Ini adalah pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka yang dipimpin instruktur dan ditujukan untuk personel pengawasan hukum tingkat pemula yang ingin beralih dari menggambar wajah secara manual ke penggunaan alat AI untuk mengembangkan sistem pengenalan wajah.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar Kecerdasan Buatan dan Belajar Mesin.
• Belajar dasar pemrosesan gambar digital dan aplikasinya dalam pengenalan wajah.
• Mengembangkan keterampilan dalam menggunakan alat dan kerangka kerja AI untuk membuat model pengenalan wajah.
• Mendapatkan pengalaman tangan pertama dalam membuat, melatih, dan menguji sistem pengenalan wajah.
• Memahami pertimbangan etis dan praktik terbaik dalam penggunaan teknologi pengenalan wajah.

Fiji adalah paket pemrosesan gambar sumber terbuka yang menggabungkan ImageJ (program pemrosesan gambar untuk gambar multidimensi ilmiah) dan sejumlah plugin untuk analisis gambar ilmiah.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan mempelajari cara menggunakan distribusi Fiji dan program ImageJ yang mendasarinya untuk membuat aplikasi analisis gambar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Gunakan fitur pemrograman tingkat lanjut dan komponen perangkat lunak Fiji untuk memperluas ImageJ
• Jahit gambar 3D besar dari ubin yang tumpang tindih
• Perbarui instalasi Fiji secara otomatis saat memulai menggunakan sistem pembaruan terintegrasi
• Pilih dari berbagai pilihan bahasa skrip untuk membangun solusi analisis gambar khusus
• Gunakan pustaka Fiji yang canggih, seperti ImgLib pada kumpulan data bioimage yang besar
• Menerapkan aplikasi mereka dan berkolaborasi dengan ilmuwan lain pada proyek serupa

Format Kursus

• Kuliah dan diskusi interaktif.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung di lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk peneliti dan profesional laboratorium tingkat pemula hingga menengah yang ingin memproses dan menganalisis gambar terkait jaringan histologis, sel darah, alga, dan sampel biologis lainnya.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menavigasi antarmuka Fiji dan menggunakan fungsi inti ImageJ.
• Memproses dan meningkatkan gambar ilmiah untuk analisis yang lebih baik.
• Menganalisis gambar secara kuantitatif, termasuk pengehitungan sel dan pengukuran area.
• Mengotomatisasi tugas repetitif menggunakan makro dan plugin.
• Menyesuaikan alur kerja untuk kebutuhan analisis gambar tertentu dalam penelitian biologi.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, diselenggarakan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pemrogram dan profesional TI level pemula yang ingin memahami dasar-dasar Edge AI dan aplikasi introductorynya.

Dengan menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami konsep dan arsitektur dasar Edge AI.
• Menyetel dan mengkonfigurasi lingkungan Edge AI.
• Membangun dan menerapkan aplikasi Edge AI sederhana.
• Mengidentifikasi dan memahami kasus penggunaan dan manfaat Edge AI.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) adalah library berlisensi BSD open-source yang mencakup beberapa ratus algoritma visi komputer.

Hadirin

Kursus ini ditujukan untuk para insinyur dan arsitek yang ingin memanfaatkan OpenCV untuk proyek visi komputer

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk insinyur perangkat lunak yang ingin memprogram dalam Python dengan OpenCV 4 untuk pembelajaran mendalam.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Melihat, memuat, dan mengklasifikasikan gambar dan video menggunakan OpenCV 4.
• Terapkan pembelajaran mendalam di OpenCV 4 dengan TensorFlow dan Keras.
• Jalankan model pembelajaran mendalam dan hasilkan laporan yang berdampak dari gambar dan video.

OpenFace adalah Python dan Torch perangkat lunak pengenalan wajah real-time berbasis open-source yang didasarkan pada penelitian FaceNet milik Google.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan mempelajari cara menggunakan komponen OpenFace untuk membuat dan menerapkan contoh aplikasi pengenalan wajah.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Bekerja dengan komponen OpenFace, termasuk dlib, OpenVC, Torch, dan nn4 untuk mengimplementasikan deteksi wajah, penyelarasan, dan transformasi
• Terapkan OpenFace ke aplikasi dunia nyata seperti pengawasan, verifikasi identitas, realitas virtual, permainan, dan mengidentifikasi pelanggan tetap, dll.

Hadirin

• Pengembang
• Ilmuwan data

Format kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang berat

Pattern Matching adalah teknik yang digunakan untuk menemukan pola tertentu dalam sebuah gambar. Teknik ini dapat digunakan untuk menentukan keberadaan karakteristik tertentu dalam gambar yang diambil, misalnya label yang diharapkan pada produk cacat di jalur produksi pabrik atau dimensi komponen tertentu. Teknik ini berbeda dari "Pattern Recognition" (yang mengenali pola umum berdasarkan kumpulan sampel terkait yang lebih besar) karena teknik ini secara spesifik mendiktekan apa yang kita cari, lalu memberi tahu kita apakah pola yang diharapkan itu ada atau tidak.

Format Kursus

• Kursus ini memperkenalkan pendekatan, teknologi, dan algoritma yang digunakan dalam bidang pencocokan pola sebagaimana diterapkan pada Machine Vision.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini memperkenalkan perangkat lunak, perangkat keras, dan proses langkah demi langkah yang diperlukan untuk membangun sistem pengenalan wajah dari awal. Pengenalan Wajah juga dikenal sebagai Face Recognition.

Perangkat keras yang digunakan dalam lab ini meliputi Rasberry Pi, modul kamera, servo (opsional), dll. Peserta bertanggung jawab untuk membeli sendiri komponen-komponen ini. Perangkat lunak yang digunakan meliputi OpenCV, Linux, Python, dll.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal Linux, OpenCV dan utilitas perangkat lunak serta pustaka lainnya di Rasberry Pi.
• Konfigurasikan OpenCV untuk menangkap dan mendeteksi gambar wajah.
• Pahami berbagai pilihan untuk mengemas sistem Rasberry Pi untuk digunakan di lingkungan dunia nyata.
• Sesuaikan sistem untuk berbagai kasus penggunaan, termasuk pengawasan, verifikasi identitas, dll.

Format kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang berat

Catatan

• Pilihan perangkat keras dan perangkat lunak lainnya meliputi: Arduino, OpenFace, Windows, dll. Jika Anda ingin menggunakan salah satu di antaranya, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (daring atau tatap muka) ini ditujukan untuk profesional level menengah yang ingin menggunakan Vision Builder AI untuk merancang, mengimplementasikan, dan memperbaiki sistem inspeksi otomatis untuk proses SMT (Surface-Mount Technology).

Selesai pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan mengonfigurasi inspeksi otomatis menggunakan Vision Builder AI.
• Mendapatkan dan mempraproses gambar berkualitas tinggi untuk analisis.
• Melaksanakan keputusan berbasis logika untuk deteksi cacat dan validasi proses.
• Menghasilkan laporan inspeksi dan memperbaiki kinerja sistem.