Pattern Matching Eğitimi

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), örüntü tanıma ve makine öğrenimi alanına bir giriş sunar. İstatistik, bilgisayar bilimi, sinyal işleme, bilgisayar görüşü, veri madenciliği ve biyoinformatik alanlarındaki pratik uygulamalara değinir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Örüntü tanımaya temel istatistiksel yöntemleri uygulayabilecektir.
• Veri analizi için sinir ağları ve çekirdek yöntemleri gibi temel modelleri kullanabilecektir.
• Karmaşık problem çözme için gelişmiş teknikleri uygulayabilecektir.
• Farklı modelleri birleştirerek tahmin doğruluğunu artırabilecektir.

Fiji, bilimsel çok boyutlu görüntüler için bir görüntü işleme programı olan ImageJ'i ve bilimsel görüntü analizleri için bir dizi eklentiyi bir araya getiren açık kaynaklı bir görüntü işleme paketidir.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitimde katılımcılar, Fiji dağıtımını ve temelindeki ImageJ programını kullanarak bir görüntü analiz uygulaması oluşturmayı öğreneceklerdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• ImageJ'i genişletmek için Fiji'ün gelişmiş programlama özelliklerini ve yazılım bileşenlerini kullanmak
• Örtüşen karolardan büyük 3 boyutlu görüntüleri birleştirmek
• Entegre güncelleme sistemi kullanarak bir Fiji kurulumunu başlatmada otomatik olarak güncellemek
• Özel görüntü analiz çözümleri oluşturmak için geniş bir komut dosyası dili yelpazesinden seçim yapmak
• Büyük biyolojik görüntü veri kümelerinde ImgLib gibi Fiji'ün güçlü kütüphanelerini kullanmak
• Uygulamalarını dağıtmak ve benzer projelerde diğer bilim insanlarıyla işbirliği yapmak

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Bol alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçerek ayarlama yapınız.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde), histolojik dokular, kan hücreleri, algler ve diğer biyolojik örneklerle ilgili görüntüleri işlemek ve analiz etmek isteyen başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar araştırmacılar ve laboratuvar profesyonelleri için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Fiji arayüzünde gezinme ve ImageJ’nin temel işlevlerini kullanma.
• Bilimsel görüntüleri daha iyi analiz için ön işleme ve geliştirme.
• Hücre sayımı ve alan ölçümü dahil olmak üzere görüntüleri nicel olarak analiz etme.
• Makrolar ve eklentiler kullanarak tekrarlayan görevleri otomatikleştirme.
• Biyolojik araştırmalarda özel görüntü analizi ihtiyaçları için iş akışlarını özelleştirme.

Scilab, bilimsel veri manipülasyonu için iyi geliştirilmiş, ücretsiz ve açık kaynaklı yüksek seviyeli bir dildir. İstatistik, grafik ve animasyon, simülasyon, sinyal işleme, fizik, optimizasyon ve daha fazlası için kullanılır. Temel veri yapısı matristir ve bu, FORTRAN ve C türevleri gibi alternatiflere kıyasla birçok sorunu basitleştirir. C, Java ve Python gibi dillerle uyumludur ve bu da onu mevcut sistemlere bir ek olarak kullanıma uygun hale getirir.

Bu eğitmen liderliğindeki eğitimde, katılımcılar Matlab gibi alternatiflere kıyasla Scilab'ın avantajlarını, Scilab sözdiziminin temellerini ve bazı gelişmiş işlevleri ve talebe bağlı olarak diğer yaygın dillerle arayüz oluşturmayı öğreneceklerdir. Kurs, görüntü işleme üzerine odaklanan kısa bir projeyle sona erecektir.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar Scilab'ın temel ve bazı gelişmiş işlevlerine hakim olacak ve bilgilerini genişletmeye devam etmek için kaynaklara sahip olacaklardır.

Hedef Kitle

• Veri bilimcileri ve mühendisleri, özellikle görüntü işleme ve yüz tanıma konularına ilgi duyanlar

Kurs Formatı

• Kısmen ders anlatımı, kısmen tartışma, egzersizler ve yoğun uygulamalı çalışma ve son bir proje

Türkiye'da (çevrimiçi veya yerel) yapılan bu eğitmen yönetimi altında gerçekleştirilen canlı eğitim, SMT (Yüzey Montaj Teknolojisi) işlemlerinde otomatik inspeksiyon sistemleri tasarlamak, uygulamak ve optimize etmek isteyen orta seviye profesyonellere yönelik olacak.

Eğitim sonunda, katılımcılar şu becerileri kazanabilecekler:

• Vision Builder AI kullanarak otomatik inspeksiyonları kurma ve yapılandırma.
• Analiz için yüksek kaliteli görüntülerin edinilmesi ve ön işleme.
• Hata algılama ve işlem doğrulaması için mantık tabanlı kararların uygulanması.
• Inspeksiyon raporlarının oluşturulması ve sistem performansının optimize edilmesi.