Pattern Matching培訓

This instructor-led, live training in 澳門 (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 是一個開源圖像處理包，它捆綁了 ImageJ（用於科學多維圖像的圖像處理程式）和許多用於科學圖像分析的外掛程式。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用 Fiji 發行版及其底層 ImageJ 程式來創建圖像分析應用程式。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Fiji 的高級程式設計功能和軟體元件來擴展 ImageJ
• 從重疊的圖塊拼接大型 3D 圖像
• 使用整合更新系統在啟動時自動更新 Fiji 安裝
• 從廣泛的腳本語言中進行選擇，以構建自定義圖像分析解決方案
• 在大型生物圖像數據集上使用斐濟強大的庫，例如 ImgLib
• 部署他們的應用程式並與其他科學家合作開展類似專案

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

這個 澳門（在線或現場）的講師指導實時培訓，旨在幫助希望處理和分析與組織學組織、血細胞、藻類和其他生物樣本相關的圖像的初學者和中級研究人員及實驗室專業人員。

在本次培訓結束時，參加者將能夠：

• 瀏覽Fiji界面並利用ImageJ的核心功能。
• 對科學圖像進行預處理和增強，以便更好地分析。
• 定量分析圖像，包括細胞計數和面積測量。
• 使用宏和插件自動化重複性任務。
• 針對生物研究中特定的圖像分析需求定制工作流程。

Scilab是一種用於科學數據處理的完善的，免費的，開源的高級語言。用於統計，圖形和動畫，模擬，信號處理，物理，優化等，其中心數據結構是矩陣，與FORTRAN和C衍生物等替代品相比，簡化了許多類型的問題。它與C， Java和Python等語言兼容，因此適合用作現有系統的補充。

在這個教師指導的培訓，學員將學習的優點Scilab相比，像Matlab的基礎知識替代Scilab語法以及一些先進的功能和接口與其他廣泛使用的語言，視需求而定。本課程將以一個專注於圖像處理的簡短項目結束。

在培訓結束時，參與者將掌握Scilab的基本功能和一些高級功能，並有資源繼續擴展他們的知識。

聽眾

• 數據科學家和工程師，特別是對圖像處理和麵部識別感興趣

課程形式

• 部分講座，部分討論，練習和密集的實踐練習，以及最終項目

這是一個由講師指導的澳門（線上或線下）培訓課程，旨在幫助中級專業人士使用Vision Builder AI來設計、實施和優化用於SMT（表面貼裝技術）流程的自動化檢測系統。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用Vision Builder AI設置和配置自動化檢測。
• 獲取並預處理高質量圖像以進行分析。
• 實施基於邏輯的決策，用於缺陷檢測和流程驗證。
• 生成檢測報告並優化系統性能。