
Cursurile de instruire locală, instruite live, prin intermediul discuțiilor interactive și practicilor de mână, demonstrează că elementele de bază ale Computer Vision, ca participanți, par a fi create prin crearea de aplicații simple pentru computer Vision Computer Vision de formare este disponibil ca "live live training" sau "de la distanță de formare live" Training-ul live la fața locului poate fi efectuat la fața locului la sediul clientului România sau în centrele de formare corporativa NobleProg din România Instruirea live la distanță este realizată printr-un desktop interactiv, la distanță NobleProg Furnizorul dvs de formare locală.
Machine Translated
Mărturii
Mi-a plăcut cu adevărat abordarea hands-on.
Kevin De Cuyper
Curs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Folosirea ușoară a funcționalității VideoCapture pentru achiziționarea imaginilor video de pe camera de laptop.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Mi-a plăcut sfaturile oferite de formator cu privire la modul de utilizare a instrumentelor. Acesta este ceva ce nu poate fi primit de pe internet și este foarte util.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Mi-a plăcut sfaturile oferite de formator cu privire la modul de utilizare a instrumentelor. Acesta este ceva ce nu poate fi primit de pe internet și este foarte util.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Era ușor de urmărit.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Trainer a fost foarte knowlegable și foarte deschis la feedback-ul cu privire la ce ritm pentru a trece prin conținut și subiecte le-am acoperit. Am câștigat o mulțime de la formare și simt ca am acum o bună înțelegere de manipulare a imaginii și unele tehnici pentru construirea unui set bun de formare pentru o problemă de clasificare a imaginii.
Anthea King - WesCEF
Curs: Computer Vision with Python
Machine Translated
Computer Vision Subcategories
Computer Vision Course Outlines
Public
Acest curs este adresat inginerilor și dezvoltatorilor care doresc să dezvolte aplicații de vizibilitate prin intermediul computerului cu SimpleCV.
Acest curs explorează aplicarea Caffe ca cadru de învățare profundă pentru recunoașterea imaginii folosind MNIST ca exemplu
Public
Acest curs este potrivit pentru cercetătorii de la Deep Learning și pentru inginerii interesați să utilizeze Caffe ca cadru.
După finalizarea acestui curs, delegații vor putea:
- să înțeleagă structura și mecanismele de implementare a lui Caffe
- efectuați sarcinile și configurația mediului de instalare / producție / arhitecturii
- evaluarea calității codului, efectuarea depanării, monitorizarea
- să implementeze producția avansată, cum ar fi modelele de formare, punerea în aplicare a straturilor și logarea
Some of Marvin's video applications include filtering, augmented reality, object tracking and motion detection.
In this instructor-led, live course participants will learn the principles of image and video analysis and utilize the Marvin Framework and its image processing algorithms to construct their own application.
Format of the Course
- The basic principles of image analysis, video analysis and the Marvin Framework are first introduced. Students are given project-based tasks which allow them to practice the concepts learned. By the end of the class, participants will have developed their own application using the Marvin Framework and libraries.
În cadrul acestui training, instruit în direct, participanții vor învăța elementele de bază ale Computer Vision în timp ce pășesc prin crearea unui set de aplicații simple Computer Vision folosind Python .
Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Înțelegeți elementele de bază ale viziunii Computer
- Utilizați Python pentru a implementa activități Computer Vision
- Construiți propriile sisteme de detectare a feței, obiectelor și mișcărilor
Public
- Programatorii Python interesați de Computer Vision
Formatul cursului
- Partea de prelegere, o discuție parțială, exerciții și practici practice
By the end of this training, participants will be able to:
- Use Keras to build and train a convolutional neural network.
- Use computer vision techniques to identify lanes in an autonomos driving project.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.
Această formare directă (online sau on-site) este destinată dezvoltatorilor care doresc să construiască modele de detectare și urmărire a obiectelor accelerate prin hardware pentru a analiza datele video în streaming.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Instalați și configurați mediul de dezvoltare, software-ul și bibliotecile necesare pentru a începe dezvoltarea. Construiți, instruiți și implementați modele de învățare profundă pentru a analiza feed-urile video live. Identifică, urmărește, segmentă și prezice diferite obiecte în cadrul cadrelor video. Optimizează modelele de detecție și urmărire a obiectelor. Dezvoltați o aplicație de analiză video inteligentă (IVA).
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) vizează dezvoltatorii de bază și oamenii de știință de date care doresc să integreze modelele YOLO pre-trainate în programele lor conduse de întreprindere și să implementeze componente cost-eficiente pentru detectarea obiectelor.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Instalați și configurați instrumentele și bibliotecile necesare pentru detectarea obiectelor folosind YOLO. Personalizează aplicațiile de comandă Python care funcționează pe baza modelelor YOLO pre-trainate. Implementarea cadrului modelelor YOLO pregătite pentru diferite proiecte de viziune a calculatorului. Convertați seturile de date existente pentru detectarea obiectelor în format YOLO. Înțelegeți conceptele fundamentale ale algoritmului YOLO pentru viziunea computerului și / sau învățarea profundă.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Formatul cursului
- Acest curs introduce abordările, tehnologiile și algoritmii folosiți în câmpul de potrivire a modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision .
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
Această formare directă (online sau on-site) este destinată inginerilor software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru învățare profundă.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
Vedeți, încărcați și clasificați imagini și videoclipuri folosind OpenCV 4. Întâlniţi-vă învăţăturile în două şi patru rânduri. Executați modele de învățare profundă și generați rapoarte impresionante din imagini și videoclipuri.
Formatul cursului
Lecții și discuții interactive. Multe exerciții și practici. Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Last Updated: