ESHub
Het officiële certificeringsprogramma voor bouwvaardigheden (CSCS) schetst
Cursus-ID: 2501050108809ESH
Cursusdata: 05/01/25 Cursusduur: 1 studiedag/dagen Cursuslocatie: Londen, VK
Cursuscategorie: Unieke programma's
Cursus subcategorieën:
Onderwijs en professionele ontwikkeling Gezondheid, veiligheid en welzijn Leiderschap en management Duurzaamheid en milieupraktijken Veiligheid in de bouw Milieuduurzaamheid Gezondheid en welzijn Leiderschap en communicatie Kwaliteitsborging Risicomanagement Ontwikkeling van technische vaardigheden
Cursusinformatie
Invoering
Onze cursus is opgezet als een intensieve eendaagse cursus. U leert de benodigde materialen over gezondheid en veiligheid in de bouw om te slagen voor de cursus. Na afloop van de cursus doet u een online test, gebaseerd op wat u gedurende de dag hebt geleerd.
Doelstellingen
Na het behalen van uw testresultaten ontvangt u een bevestiging van uw CSCS-kaart. Vervolgens ontvangt u een bevestiging van uw testresultaten en uw CSCS-kaart. Uw originele CSCS-kaart en uw certificaat ontvangt u binnen 10 werkdagen.
Voor wie is deze bijeenkomst bedoeld?
Iedereen die op bouwplaatsen wil werken Iedereen die wil solliciteren naar een baan in de bouw Iedereen die op een bouwplaats in het Verenigd Koninkrijk wil werken (verplicht)
Trainingsmethode
• Voorafgaande beoordeling • Live groepsinstructie • Gebruik van praktijkvoorbeelden, casestudies en oefeningen • Interactieve deelname en discussie • Powerpointpresentatie, LCD en flip-over • Groepsactiviteiten en tests • Nabeoordeling
Programmaondersteuning
Dit programma wordt ondersteund door: * Interactieve discussies * Rollenspellen * Casestudies en het benadrukken van de technieken die de deelnemers tot hun beschikking hebben.
Dagelijkse agenda
Ochtend Aganda: * 9:00-9:30 (pre-assessment, invullen van het register en aanwezigheid) * 9:30-11:30 (technische sessie) * 11:30-11:45 (koffiepauze) * 11:45-12:45 (technische sessie) * 12:45-13:00 (herhalingspauze) * 13:00-14:00 (CSCS-test) Middag Aganda: * 14:30-15:00 (pre-assessment, invullen van het register en aanwezigheid) * 15:00-18:30 (technische sessie) * 18:30-18:45 (koffiepauze) * 18:45-19:45 (technische sessie) * 19:45-20:00 (herhalingspauze) * 20:00-21:00 (CSCS-test) Testen)
Cursusoverzichten
Part 1 / 5
Computer Vision
Day 1:
Foundations of Computer Vision
Introduction to computer vision: history, applications, and key challenges.
Basics of digital image processing: pixel manipulation, filters, and transformations.
Understanding color spaces and histogram analysis.
Hands-on lab: implementing basic image processing techniques using Python libraries.
Day 2:
Machine Learning for Vision
Overview of supervised and unsupervised learning in computer vision.
Feature engineering: SIFT, HOG, and other traditional methods.
Introduction to convolutional neural networks (CNNs): architecture and functionality.
Lab session: building a simple CNN for image classification.
Day 3:
Advanced Techniques and Tools
Object detection frameworks: YOLO, SSD, and Faster R-CNN.
Semantic segmentation and instance segmentation techniques.
Transfer learning and fine-tuning pre-trained models.
Practical exercise: deploying a pre-trained model for a custom dataset.
Day 4:
Real-World Applications and Ethics
Case studies: computer vision in healthcare, retail, and autonomous systems.
Addressing bias and fairness in AI models.
Regulatory compliance and data privacy considerations.
Group activity: designing an ethical AI solution for a given scenario.
Day 5:
Deployment and Future Trends
Edge computing and real-time computer vision applications.
Integrating computer vision with IoT and cloud services.
Emerging trends: generative adversarial networks (GANs) and augmented reality.
Final project presentation: participants showcase their end-to-end computer vision solution.
Day 1:
Foundations of Computer Vision
Introduction to computer vision: history, applications, and key challenges.
Basics of digital image processing: pixel manipulation, filters, and transformations.
Understanding color spaces and histogram analysis.
Hands-on lab: implementing basic image processing techniques using Python libraries.
Day 2:
Machine Learning for Vision
Overview of supervised and unsupervised learning in computer vision.
Feature engineering: SIFT, HOG, and other traditional methods.
Introduction to convolutional neural networks (CNNs): architecture and functionality.
Lab session: building a simple CNN for image classification.
Day 3:
Advanced Techniques and Tools
Object detection frameworks: YOLO, SSD, and Faster R-CNN.
Semantic segmentation and instance segmentation techniques.
Transfer learning and fine-tuning pre-trained models.
Practical exercise: deploying a pre-trained model for a custom dataset.
Day 4:
Real-World Applications and Ethics
Case studies: computer vision in healthcare, retail, and autonomous systems.
Addressing bias and fairness in AI models.
Regulatory compliance and data privacy considerations.
Group activity: designing an ethical AI solution for a given scenario.
Day 5:
Deployment and Future Trends
Edge computing and real-time computer vision applications.
Integrating computer vision with IoT and cloud services.
Emerging trends: generative adversarial networks (GANs) and augmented reality.
Final project presentation: participants showcase their end-to-end computer vision solution.
Week 02
Week 02
Week 03
Week 03
Week 04
Week 04
Week 05
Week 05
Week 06
Week 06
Week 07
Week 07
Week 08
Week 08
Week 09
Week 09
