Python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、Daskを使用してPythonエコシステムで大規模データセットの構築、スケーリング、分析を行うことを目指すデータサイエンティストやソフトウェアエンジニアを対象としています。

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：

• DaskとPythonを使用して大規模データ処理の環境をセットアップする。
• Daskで利用可能な機能、ライブラリ、ツール、APIを探索する。
• DaskがどのようにPythonでの並列計算を加速するかを理解する。
• Numpy、SciPy、Pandasを使用したPythonエコシステムのスケーリング方法を学ぶ。
• 大規模データセットの処理においてDask環境を最適化して高性能を維持する。

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Python開発者やデータアナリストを対象としており、PandasとNumPyを使用したデータ分析および操作のスキル向上を目指しています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able になります：

• Python、Pandas、およびNumPyが含まれる開発環境をセットアップする。
• PandasとNumPyを使用したデータ分析アプリケーションを作成する。
• 高度なデータ整形、ソート、フィルタリング操作を行う。
• 集約操作を行い、時系列データを分析する。
• Matplotlibなどの可視化ライブラリを使用してデータを可視化する。
• データ分析コードのデバッグと最適化を行う。

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。

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、FARM (FastAPI, React, MongoDB)スタックを使用してダイナミックで高性能かつスケーラブルなウェブアプリケーションを構築したい開発者向けです。

このトレーニングの終了時、参加者は以下のことができます：

• FastAPI、React、MongoDBを統合した開発環境を設定する。
• FARMスタックの主要な概念、特徴、および利点を理解する。
• FastAPIを使用してREST APIを構築する方法を学ぶ。
• Reactを使用してインタラクティブなアプリケーションを設計する方法を学ぶ。
• FARMスタックを使用してアプリケーション（フロントエンドとバックエンド）を開発、テスト、デプロイする。

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、PythonとFastAPIを使用してRESTful APIをより簡単に素早く構築、テスト、展開することを目指す開発者向けです。

このトレーニング終了後、参加者は以下のことができます：

• PythonとFastAPIを使用したAPI開発環境の設定
• FastAPIライブラリを使用してAPIをより早く簡単に作成
• PydanticとOpenAPIに基づいたデータモデルとスキーマの作成方法を学習
• SQLAlchemyを使用してAPIをデータベースに接続
• FastAPIツールを使用してAPIにセキュリティと認証を実装
• コンテナイメージを作成し、Web APIをクラウドサーバーに展開

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。

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、Modinを使用して並列計算を構築および実装し、高速なデータ分析を行うことを目指すデータサイエンティストや開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to:

• 必要な環境を設定して、Modinを使用してスケールアウトするPandasワークフローの開発を開始します。
• Modinの機能、アーキテクチャ、および優位性を理解します。
• Modin、Dask、およびRayの違いを知ります。
• Modinを使用してPandas操作を高速に行います。
• 全Pandas APIと関数を実装します。

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。

SimpleCVはオープンソースのフレームワークであり、つまり、ビジョンアプリケーションを開発するために使用できるライブラリやソフトウェアのコレクションです。Webカメラ、Kinects、FireWireまたはIPカメラ、またはモバイルフォンから送信される画像やビデオストリームを処理できます。これにより、さまざまなテクノロジーが世界を不仅只是看到，而是理解也能做到。

対象者

このコースは、SimpleCVを使用してコンピュータビジョンアプリケーションを開発することを目指すエンジニアや開発者向けです。

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。