Formation Pattern Matching

This instructor-led, live training in Canada (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.

By the end of this training, participants will be able to:

• Apply core statistical methods to pattern recognition.
• Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
• Implement advanced techniques for complex problem-solving.
• Improve prediction accuracy by combining different models.

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.

Cette formation en direct dans Canada (en ligne ou sur place) s'adresse aux chercheurs et professionnels de laboratoire de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent traiter et analyser des images de tissus histologiques, de cellules sanguines, d'algues et d'autres échantillons biologiques.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Naviguer dans l'interface Fiji et utiliser les fonctions principales d'ImageJ.
• Prétraiter et améliorer les images scientifiques pour une meilleure analyse.
• Analyser les images quantitativement, y compris le comptage des cellules et la mesure de la surface.
• Automatiser les tâches répétitives à l'aide de macros et de plugins.
• Personnaliser les flux de travail pour répondre aux besoins spécifiques d'analyse d'images dans la recherche biologique.

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

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires souhaitant utiliser Vision Builder AI pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes d'inspection automatisés destinés aux processus SMT (Surface-Mount Technology).

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et paramétrer des inspections automatisées à l'aide de Vision Builder AI.
• Acquérir et prétraiter des images de haute qualité pour l'analyse.
• Mettre en œuvre des décisions basées sur la logique pour la détection de défauts et la validation du processus.
• Générer des rapports d'inspection et optimiser les performances du système.