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Cursos para Treinamento de Usuários

Os cursos do LNLS estão sendo desenvolvidos com foco em aspectos fundamentais para o uso das novas linhas de luz. Os tópicos cobrem diversas áreas: conceitos físicos, preparação de amostras e, principalmente, processamento e análise dos dados adquiridos.

As aulas foram planejadas de forma a ajudar o usuário a sanar suas dúvidas, tornando sua experiencia na linha mais efetiva e proveitosa. As aulas são em formato de vídeo, em português com legenda em inglês, e contam com exercícios de assimilação. Dúvidas sobre as aulas podem ser encaminhadas por e-mail e serão respondidas pela equipe da linha de luz.

Para acessá-los é necessário um cadastro na SAU Online. Dúvidas no cadastro podem ser enviadas para sau@cnpem.br. Após o cadastro, acesse o site da SAU online e entre com seu Username e Password. Ao acessar sua área de usuário, encontre o setor “User Menu” e selecione “Courses”. Selecione o grupo da linha de luz e depois o curso de sua escolha. Uma breve descrição dos primeiros cursos disponíveis já está no sistema. A conclusão do curso será validada quando todos os exercícios estiverem completos.

Os cursos disponíveis atualmente são:

Novos cursos serão adicionados na plataforma conforme o desenvolvimento estiver completo. Para acompanhar as novidades, acesse o portal SAU Online.

CURSO DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS 2D E 3D

Esses cursos visam garantir um bom treinamento do usuário para processar imagens digitais 2D e 3D após sua obtenção na linha de luz e, portanto, obter as quantificações da forma mais eficiente possível. No curso básico, são ministrados conceitos teóricos de processamento de dados (pixel e voxel, profundidade de bits, histograma, filtros, introdução à segmentação, etc.). No curso intermediário, o aluno será treinado para utilizar dois softwares: 1) Avizo, destinado ao processamento e análise de dados (quantificação), e 2) Annotat3D, um software voltado apenas para segmentação, desenvolvido internamente pelo grupo de computação científica (GCC). Além disso, foram incluídas aulas de introdução a machine learning e deep learning para uma maior compreensão dos parâmetros a serem usados neste software.

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