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Fiji: Introduction to Scientific Image Processing

 21 heures
Fiji est un logiciel libre de traitement d'images qui regroupe ImageJ (un programme de traitement d'images multidimensionnelles scientifiques) et un certain nombre de plugins pour l'analyse d'images scientifiques.Au cours de cette formation, les participants apprendront à utiliser la distribution Fiji et le programme ImageJ sous-jacent pour créer une application d'analyse d'images.À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Utiliser les fonctions de programmation avancées et les composants logiciels de Fiji pour étendre ImageJ
  • Assembler de grandes images 3D à partir de tuiles qui se chevauchent
  • Mettre à jour automatiquement une installation de Fiji au démarrage en utilisant le système de mise à jour intégré
  • Choisir parmi une large sélection de langages de script pour créer des solutions d'analyse d'images personnalisées.
  • utiliser les puissantes bibliothèques de Fiji, telles que ImgLib, pour les grands ensembles de données d'imagerie biologique
  • Déployer leur application et collaborer avec d'autres scientifiques sur des projets similaires.
Format du cours
  • Exposé et discussion interactifs.
  • Beaucoup d'exercices et de pratique.
  • Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
  • Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
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Marvin Framework for Image and Video Processing

 14 heures
Marvin est un framework de traitement d'images et de vidéos vidéo extensible, multiplate-forme et à code source ouvert, développé en Java . Les développeurs peuvent utiliser Marvin pour manipuler des images, extraire des fonctionnalités d’images pour des tâches de classification, générer des figures par algorithme, traiter des ensembles de données de fichiers vidéo et configurer l’automatisation du test unitaire. Certaines des applications vidéo de Marvin incluent le filtrage, la réalité augmentée, le suivi d'objets et la détection de mouvement. Dans ce cours en direct animé par un instructeur, les participants apprendront les principes de l'analyse d'images et de vidéos et utiliseront le framework Marvin et ses algorithmes de traitement d'images pour créer leur propre application. Format du cours
  • Les principes de base de l'analyse d'images, l'analyse vidéo et le framework Marvin sont d'abord présentés. Les étudiants reçoivent des tâches basées sur des projets qui leur permettent de mettre en pratique les concepts appris. À la fin du cours, les participants auront développé leur propre application à l'aide du framework Marvin et des bibliothèques.
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PaddlePaddle

 21 heures
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) est une plateforme d'apprentissage en profondeur évolutive développée par Baidu Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser PaddlePaddle pour permettre un apprentissage approfondi dans leurs applications de produits et de services À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Configurer et configurer PaddlePaddle Configurer un réseau neuronal convolutif (CNN) pour la reconnaissance d'image et la détection d'objets Mettre en place un réseau neuronal récurrent (RNN) pour l'analyse des sentiments Mettre en place un apprentissage en profondeur sur les systèmes de recommandation pour aider les utilisateurs à trouver des réponses Prédisez les taux de clics (CTR), classifiez les ensembles d'images à grande échelle, effectuez la reconnaissance optique des caractères (OCR), effectuez des recherches de classement, détectez les virus informatiques et implémentez un système de recommandation Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
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Pattern Matching

 14 heures
Pattern Matching est une technique utilisée pour localiser des motifs spécifiques dans une image. Elle peut être utilisée pour déterminer l'existence de caractéristiques spécifiques dans une image capturée, par exemple l'étiquette attendue sur un produit défectueux dans une chaîne de production ou les dimensions spécifiées d'un composant. Elle diffère de la technique "Pattern Recognition" (qui reconnaît des modèles généraux basés sur des collections plus vastes d'échantillons apparentés) en ce sens qu'elle dicte spécifiquement ce que nous recherchons, puis nous indique si le modèle attendu existe ou non.
    Format du cours
    • Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la recherche de motifs, tels qu'ils s'appliquent à Machine Vision.
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    Scilab

     14 heures
    Scilab est un langage de haut niveau bien développé, gratuit et open source pour la manipulation de données scientifiques. Utilisée pour les statistiques, les graphiques et l’animation, la simulation, le traitement du signal, la physique, l’optimisation, etc., sa structure de données centrale est la matrice, simplifiant de nombreux types de problèmes par rapport à d’autres solutions telles que les dérivés FORTRAN et C. Il est compatible avec des langages tels que C, Java et Python , ce qui en fait un complément aux systèmes existants. Au cours de cette formation dirigée par un instructeur, les participants découvriront les avantages de Scilab par rapport à des alternatives telles que Matlab, les bases de la syntaxe Scilab , ainsi que certaines fonctions avancées et une interface avec d’autres langages largement utilisés, en fonction de la demande. Le cours se terminera par un bref projet axé sur le traitement d'images. À la fin de cette formation, les participants maîtriseront les fonctions de base et certaines fonctions avancées de Scilab , ainsi que les ressources nécessaires pour continuer à élargir leurs connaissances. Public
    • Scientifiques et ingénieurs spécialisés dans les données, particulièrement intéressés par le traitement d'images et la reconnaissance faciale
    Format du cours
    • Partie conférence, partie discussion, exercices et exercices pratiques intensifs, avec un projet final
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    Les compétences du formateur, et la bonne ambiance.

    Sébastien CADET - Autoliv

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    Image Analysis Conseil
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