CANN SDK for Computer Vision and NLP Pipelinesのトレーニングコース

LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを構成可能なグラフとして構築し、実行の永続性と制御を提供するフレームワークです。

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、高度なAIプラットフォームエンジニア、AI向けDevOps、およびMLアーキテクトを対象としています。参加者は、プロダクショングレードのLangGraphシステムの最適化、デバッグ、監視、運用について学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 速度、コスト、スケーラビリティに優れた複雑なLangGraphのトポロジを設計および最適化する。
• 再試行、タイムアウト、イジェムポテンシー、チェックポイントベースの回復などを用いて信頼性を実現する。
• グラフの実行をデバッグし、状態を確認し、プロダクションでの問題を系統的に再現する。
• ログ、メトリクス、トレースを使用してグラフをインストルメント化し、プロダクションに展開し、SLAとコストを監視する。

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。

コースの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希望される場合は、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、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を処理するためのプログラム ImageJ と科学的画像分析用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。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to となります：

• 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画像をつなぎ合わせる
• 統合された更新システムを使用して起動時にフィジーのインストールを自動的に更新する
• さまざまなスクリプト言語から選択し、カスタム画像分析ソリューションを構築する
• 大規模なバイオイメージデータセットに対して ImgLib のような強力なライブラリを使用する
• 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

• インタラクティブな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。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、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。

LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを組み合わせ可能なグラフとして構築し、永続的な状態と実行制御を提供するフレームワークです。

このインストラクターリード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専門家向けで、LangGraphベースの金融ソリューションを適切なガバナンス、可視化、および準拠性とともに設計、実装、運用する方法を学びます。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことを達成することができます：

• 規制と監査要件に準拠した金融専用のLangGraphワークフローを設計します。
• グラフ状態やツールに金融データ標準と本体論を統合します。
• 重要なプロセスに対して信頼性、安全性、およびヒューマンインザループ制御を実装します。
• パフォーマンス、コスト、SLAの観点からLangGraphシステムをデプロイ、監視、最適化します。

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トレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、計画、分岐、ツールの使用、メモリ、および制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMアプリケーションを構築するためのフレームワークです。

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、LangGraphを使用して信頼性の高い複数ステップのLLMワークフローを設計および構築したい初心者の開発者、プロンプトエンジニア、データ実践者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことができます：

• LangGraphの基本概念（ノード、エッジ、状態）を説明し、使用するタイミングを理解します。
• 分岐、ツールの呼び出し、メモリの維持を行うプロンプトチェーンを構築します。
• グラフワークフローに検索と外部APIを統合します。
• 信頼性と安全性を評価するためにLangGraphアプリケーションをテスト、デバッグ、および評価します。

コースの形式

• 対話型の講義とファシリテートされた議論。
• サンドボックス環境でのガイドルームとコードウォークスルー。
• 設計、テスト、評価に関するシナリオベースの演習。

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には、お問い合わせください。

LangGraphは、LLMによって駆動される状態保持型のマルチアクター・ワークフローを可能にし、実行パスと状態永続性に対する精密な制御を提供します。医療分野では、これらの機能はコンプライアンス、相互運用性、および医療ワークフローに準拠した意思決定支援システムの構築において重要な役割を果たします。

このインストラクター主導の実践トレーニング（オンラインまたは対面）は、中級者から上級者向けで、LangGraphベースの医療ソリューションの設計、実装、管理を行いながら、規制、倫理的、および運用上の課題に対処したい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：

• コンプライアンスと監査可能性に配慮した医療特化型のLangGraphワークフローを設計します。
• LangGraphアプリケーションを医療オントロジーと基準（FHIR、SNOMED CT、ICD）に統合します。
• 信頼性、追跡可能性、説明可能性のベストプラクティスを感度の高い環境で適用します。
• 医療生産環境でのLangGraphアプリケーションの展開、監視、検証を行います。

コース形式

• 対話型の講義とディスカッション。
• 実際のケーススタディを使用した手動演習。
• ライブラボ環境での実装練習。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズされたトレーニングをリクエストするには、お問い合わせください。

LangGraph は、状態を保持するマルチアクターの LLM アプリケーションを組み合わせ可能なグラフとして構築し、永続的な状態と実行の正確な制御を提供するフレームワークです。

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専門家向けに設計されており、コンプライアンス、追跡可能性、ガバナンス制御を備えた LangGraph ベースの法務ソリューションを設計、実装、運用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ができます：

• 审査可能性とコンプライアンスを保持した法務特化の LangGraph ワークフローを設計します。
• 法律用語体系と文書規格をグラフ状態と処理に統合します。
• ガードレール、ヒューマンインザループ承認、トレーサブルな決定パスを実装します。
• LangGraph サービスをオブザーバビリティとコスト制御とともにプロダクション環境でデプロイ、監視、維持管理します。

コース形式

• インタラクティブな講義とディスカッション。
• 多数の演習と実践。
• ライブラボ環境でのハンズオン実装。

コースカスタマイゼーションオプション

• このコースのカスタマイズ化トレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。

LangGraphは、分岐、ツール使用、メモリ、および制御可能な実行をサポートするグラフ構造のLLMワークフローを組み立てるためのフレームワークです。

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、中級レベルのエンジニアやプロダクトチームを対象としており、LangGraphのグラフロジックとLLMエージェントループを組み合わせて、動的でコンテキストに応じたアプリケーション（顧客サポートエージェント、意思決定ツリー、情報検索システムなど）を構築することを目指しています。

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

• LLMエージェント、ツール、およびメモリを調整するグラフベースのワークフローを設計します。
• 堅牢な実行のために条件付きルーティング、リトライ、およびフォールバックを実装します。
• 検索、API、および構造化出力をエージェントループに統合します。
• 信頼性と安全性のためにエージェントの動作を評価、監視、強化します。

コース形式

• 対話型講義とファシリテーションされたディスカッション。
• サンドボックス環境でのガイド付きラボとコード解説。
• シナリオに基づいた設計演習とピアレビュー。

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、ご連絡ください。

LangGraphは、条件付きマルチステップのLLMとツールワークフローを可能にするグラフベースのオーケストレーションフレームワークで、コンテンツパイプラインの自動化とパーソナライズに最適です。

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、中級レベルのマーケッター、コンテンツストラテジスト、および自動化開発者を対象としており、LangGraphを使用して動的な分岐型メールキャンペーンとコンテンツ生成パイプラインを実装したい方々に向けられています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことをできるようになります：

• 条件付きロジックを使用してグラフ構造のコンテンツとメールワークフローを設計します。
• LLM、API、およびデータソースを統合して自動化されたパーソナライズを行います。
• 複数ステップのキャンペーン全体で状態、メモリ、およびコンテキストを管理します。
• ワークフローのパフォーマンスと配信結果を評価、監視、最適化します。

コース形式

• 交互的な講義とグループディスカッション。
• メールワークフローとコンテンツパイプラインの実装を手がけるラボ。
• パーソナライゼーション、セグメンテーション、および分岐ロジックに関するシナリオベースの演習。

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ご希望の場合は、お問い合わせください。

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。

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。