Szkolenia Computer Vision

Caffe jest głęboką strukturą uczenia się stworzoną z myślą o ekspresji, szybkości i modułowości Ten kurs dotyczy zastosowania Caffe jako platformy do głębokiego uczenia się do rozpoznawania obrazów za pomocą MNIST jako przykładu Publiczność Ten kurs jest odpowiedni dla badaczy i inżynierów Deep Learning zainteresowanych wykorzystaniem Caffe jako frameworka Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli: zrozumieć strukturę Caffe i mechanizmy jej wdrażania przeprowadzić instalację / środowisko produkcyjne / zadania i konfigurację architektury ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie wdrażaj zaawansowaną produkcję, np modele szkoleniowe, wdrażanie warstw i logowanie .

Marvin to rozszerzalny, wieloplatformowy, Open-Source obraz i przetwarzanie wideo opracowane w Javie. deweloperzy mogą używać Marvin do manipulowania obrazami, wyodrębniania funkcji z obrazów do zadań klasyfikacji, generowania danych algorytmicznie, przetwarzanie zestawów danych plików wideo i Konfigurowanie automatyzacji testów jednostkowych.

niektóre z aplikacji Marvin & #39; s wideo obejmują filtrowanie, rzeczywistość rozszerzona, śledzenie obiektów i wykrywanie ruchu.

w tym prowadzony przez instruktora, uczestnicy kursu na żywo nauczą się zasad analizy obrazu i wideo oraz wykorzystują Marvin Framework i jego algorytmy przetwarzania obrazu do konstruowania własnej aplikacji.

Format kursu

- podstawowe zasady analizy obrazu, analizy wideo i Marvin Framework są po raz pierwszy wprowadzone. Uczniowie otrzymują zadania oparte na projektach, które pozwalają im ćwiczyć zdobyte koncepcje. Do końca zajęć Uczestnicy opracowują własną aplikację przy użyciu programu Marvin Framework i bibliotek.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencvorg) to otwarta biblioteka BSD licencjonowana, zawierająca kilkaset algorytmów wizji komputerowej Publiczność Kurs jest skierowany do inżynierów i architektów, którzy chcą wykorzystać OpenCV do projektów komputerowych .

dopasowanie wzorca jest techniką używaną do lokalizowania określonych wzorców w obrazie. Może być używany do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii fabrycznej lub określonych wymiarach komponentu. Różni się od "Rozpoznawanie wzorców" (który rozpoznaje ogólne wzorce oparte na większych kolekcjach powiązanych próbek) w tym, że konkretnie dyktuje to, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.

Format kursu

- ten kurs wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców, jak ma to zastosowanie do Machine Vision.

Computer Vision to dziedzina, która polega na automatycznym wyodrębnianiu, analizowaniu i zrozumieniu użytecznych informacji z mediów cyfrowych Python to język programowania wysokiego poziomu znany ze swojej czytelnej składni i czytelności kodu W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy poznają podstawy Computer Vision, ponieważ przechodzą przez tworzenie zestawu prostych aplikacji Computer Vision wykorzystujących Python Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zapoznaj się z podstawami Computer Vision Użyj Pythona do implementacji zadań Computer Vision Zbuduj własne systemy wykrywania twarzy, obiektów i ruchu Publiczność Programiści Pythona zainteresowani Computer Vision Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .

To instruktażowe szkolenie na żywo wprowadza oprogramowanie, sprzęt i proces stepbystep potrzebny do zbudowania systemu rozpoznawania twarzy od zera Rozpoznawanie twarzy jest również znane jako Rozpoznawanie twarzy Sprzęt używany w tym laboratorium obejmuje Rasberry Pi, moduł kamery, serwa (opcjonalnie), itp Uczestnicy są odpowiedzialni za kupowanie tych komponentów samodzielnie Używane oprogramowanie obejmuje OpenCV, Linux, Python itp Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Zainstaluj Linux, OpenCV i inne programy narzędziowe i biblioteki na Rasberry Pi Skonfiguruj OpenCV do przechwytywania i wykrywania obrazów twarzy Zapoznaj się z różnymi opcjami pakowania systemu Rasberry Pi do użytku w rzeczywistych środowiskach Dostosuj system do różnych zastosowań, w tym do nadzoru, weryfikacji tożsamości itp Publiczność Deweloperzy Technicy sprzętu / oprogramowania Osoby techniczne we wszystkich branżach Hobbiści Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson Uwaga Inne opcje sprzętu i oprogramowania: Arduino, OpenFace, Windows, itp Jeśli chcesz skorzystać z któregokolwiek z nich, skontaktuj się z nami w celu umówienia się .

Deep learning is a subfield of machine learning. It uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.

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.

SimpleCV to framework typu open source, co oznacza, że ​​jest zbiorem bibliotek i oprogramowania, które można wykorzystać do tworzenia aplikacji wizyjnych Umożliwia pracę z obrazami lub strumieniami wideo pochodzącymi z kamer internetowych, urządzeń Kinect, FireWire i kamer IP lub telefonów komórkowych Pomaga tworzyć oprogramowanie, dzięki czemu różne technologie nie tylko widzą świat, ale też go rozumieją Publiczność Kurs jest skierowany do inżynierów i programistów, którzy chcą opracować aplikacje do wizji komputerowej za pomocą SimpleCV .