
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
Computer Vision Subcategories
Computer Vision Course Outlines
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
niște de la Marvin & #39; s vizual cerere a cuprinde filtering, augmentată realitate, obiect Tracking și Deplasare Detection.
în acest instructor-condus, Live curs participanții vor învăța principiile de imagine și video de analiză și de a utiliza Marvin Framework și a imaginii sale algoritmi de procesare pentru a construi propria lor cerere.
format al cursului
- principiile de bază ale analizei imaginilor, analiza video și cadrul Marvin sunt introduse pentru prima dată. Elevilor li se oferă sarcini bazate pe proiecte care le permit să practice conceptele învățate. Până la sfârșitul clasei, participanții își vor fi dezvoltat propria aplicație folosind Marvin Framework și bibliotecile.
Public
Acest curs este adresat inginerilor și arhitecților care doresc să utilizeze OpenCV pentru proiecte de viziune pe calculator
Formatul cursului
- Acest curs introduce abordările, tehnologiile și algoritmii folosiți în câmpul de potrivire a modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision .
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
Keras is a high-level neural networks API for fast development and experimentation. It runs on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at developers who wish to build a self-driving car using deep learning techniques.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use computer vision techniques to identify lanes.
- Use Keras to build and train convolutional neural networks.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Public
Acest curs este adresat inginerilor și dezvoltatorilor care doresc să dezvolte aplicații de vizibilitate prin intermediul computerului cu SimpleCV.