Praktyczne szkolenia, prowadzone na żywo z Computer Vision są prowadzone jako interaktywne warsztaty. Warsztaty z umożliwiają zapoznanie się z kluczowymi pojęciami i technikami Computer Vision. Uczestnicy przechodzą przez tworzenie prostych aplikacji Computer Vision.
Szkolenie z Computer Vision jest dostępny jako "trening na żywo na miejscu" lub "szkolenie na żywo" Szkolenie na żywo w siedzibie klienta może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w centrach szkoleniowych korporacji NobleProg w Polsce Zdalne szkolenie na żywo odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu NobleProg Twój lokalny dostawca szkoleń.
Opinie uczestników
Naprawdę podobało mi się podejście praktyczne.
Kevin De Cuyper
Szkolenie: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Łatwe korzystanie z funkcji VideoCapture do pozyskiwania obrazów wideo z aparatu na laptopie.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Szkolenie: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Podobały mi się rady udzielane przez trenera na temat korzystania z narzędzi. To jest coś, czego nie można uzyskać z internetu i jest bardzo przydatne.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Szkolenie: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Podobały mi się rady udzielane przez trenera na temat korzystania z narzędzi. To jest coś, czego nie można uzyskać z internetu i jest bardzo przydatne.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Szkolenie: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Łatwo było podążać.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Szkolenie: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Trener był bardzo knowlegable i bardzo otwarty na opinie na temat tego, jakie tempo przejść przez treści i tematy, które omówiliśmy. Wiele zyskałem na treningu i czuję, że teraz dobrze rozumiem manipulację obrazem i kilka technik budowania dobrego zestawu szkoleniowego dla problemu klasyfikacji obrazu.
Anthea King - WesCEF
Szkolenie: Computer Vision with Python
Machine Translated
Podkategorie Computer Vision
Plany szkoleń z technologii Computer Vision
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
Nazwa kursu
Czas trwania
Opis
21 godzin
YOLOv7 to najnowocześniejszy model wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym do zadań widzenia komputerowego.Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, badaczy i naukowców na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą nauczyć się wdrażać wykrywanie obiektów w czasie rzeczywistym za pomocą YOLOv7.Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozumienie podstawowych koncepcji wykrywania obiektów. Zainstaluj i skonfiguruj YOLOv7 do zadań związanych z wykrywaniem obiektów. Trenuj i testuj niestandardowe modele wykrywania obiektów za pomocą YOLOv7. Zintegruj YOLOv7 z innymi frameworkami i narzędziami wizyjnymi. Rozwiązywanie typowych problemów związanych z implementacją YOLOv7.
- Interaktywny wykład i dyskusja. Dużo ćwiczeń i ćwiczeń. Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.
14 godzin
SimpleCV to framework open source - co oznacza, że jest to zbiór bibliotek i oprogramowania, które można wykorzystać do tworzenia aplikacji wizyjnych. Umożliwia pracę z obrazami lub strumieniami wideo pochodzącymi z kamer internetowych, Kinect, FireWire i kamer IP lub telefonów komórkowych. To pomaga budować oprogramowanie, aby różne technologie nie tylko widziały świat, ale także je rozumiały. Publiczność Ten kurs jest skierowany do inżynierów i programistów, którzy chcą rozwijać aplikacje wizyjne z SimpleCV.
21 godzin
Caffe to głęboka struktura uczenia się stworzona z myślą o ekspresji, szybkości i modułowości. Ten kurs omawia zastosowanie Caffe as a Deep do nauki rozpoznawania obrazów za pomocą MNIST jako przykładu Publiczność Ten kurs jest odpowiedni dla naukowców i inżynierów Deep Learning zainteresowanych wykorzystaniem Caffe jako ramy. Po ukończeniu tego kursu delegaci będą mogli:
- rozumiem strukturę i mechanizmy wdrażania Caffe
- wykonać zadania i konfigurację środowiska instalacji / produkcji / architektury
- ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
- wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele treningowe, wdrażanie warstw i rejestrowanie
14 godzin
Marvin is an extensible, cross-platform, open-source image and video processing framework developed in Java. Developers can use Marvin to manipulate images, extract features from images for classification tasks, generate figures algorithmically, process video file datasets, and set up unit test automation.
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.
14 godzin
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 .
21 godzin
Głębokie uczenie się jest dziedziną uczenia maszynowego. Wykorzystuje metody oparte na uczeniu się reprezentacji danych i struktur, takich jak sieci neuronowe. Keras to interfejs API sieci neuronowych wysokiego poziomu do szybkiego programowania i eksperymentowania. Działa na TensorFlow , CNTK lub Theano. Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą zbudować samochód z własnym napędem, stosując techniki głębokiego uczenia się. Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Użyj technik widzenia komputerowego, aby zidentyfikować pasy.
- Użyj Keras do budowy i szkolenia splotowych sieci neuronowych.
- Trenuj model głębokiego uczenia się, aby odróżniać znaki drogowe.
- Symuluj w pełni autonomiczny samochód.
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Dużo ćwiczeń i ćwiczeń.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku na żywo.
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia się.
14 godzin
Analityka wideo odnosi się do technologii i technik wykorzystywanych do przetwarzania strumienia wideo. Jedną z najczęstszych aplikacji będzie rejestracja i identyfikacja wydarzeń wideo na żywo za pośrednictwem wykrywania ruchu, rozpoznawania twarzy, liczenia tłumów i pojazdów itp.
Ten instruktor prowadzony, szkolenie na żywo (online lub on-site) jest skierowany do deweloperów, którzy chcą zbudować sprzętowe przyspieszone modele wykrywania obiektów i śledzenia w celu analizy transmisji danych wideo.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
-
Instaluj i konfiguruj niezbędne środowisko rozwojowe, oprogramowanie i biblioteki, aby rozpocząć rozwój.
Buduj, trenować i wdrażać modele głębokiego uczenia się w celu analizy transmisji wideo na żywo.
Identyfikuj, śledź, segmentuj i przewiduj różne obiekty w ramach ram wideo.
Optymalizacja modeli wykrywania i śledzenia obiektów.
Wprowadź aplikację Inteligentnej Analityki Wideo (IVA).
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
7 godzin
YOLO (You Only Look Once) to algorytm przekształcony w wstępnie przeszkolone modele do wykrywania obiektów. Jest testowany przez Darknet Neural Network Framework, dzięki czemu jest idealny do opracowania funkcji wizji komputerowej opartych na zestawie danych COCO (Common Objects in Context). Najnowsze warianty ram YOLO, YOLOv3-v4, pozwalają programom skutecznie wykonywać obiekty lokalizujące i klasyfikujące zadania podczas wykonywania w czasie rzeczywistym.
Ten szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub on-site) jest skierowane do backend deweloperów i naukowców danych, którzy chcą włączyć w swoje programy prowadzone przez przedsiębiorstwo wstępnie przeszkolone modele YOLO i wdrożyć opłacalne komponenty do wykrywania obiektów.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
-
Instaluj i konfiguruj niezbędne narzędzia i biblioteki wymagane w wykryciu obiektów za pomocą YOLO.
Dostosuj aplikacje linii polecenia, które działają na podstawie wstępnie przeszkolonych modeli YOLO.
Wdrożenie ram wstępnie przeszkolonych modeli YOLO dla różnych projektów wizji komputerowej.
Konwertuj istniejące zestawy danych do wykrywania obiektów w formacie YOLO.
Zrozum podstawowe koncepcje algorytmu YOLO dla wizji komputerowej i / lub głębokiego uczenia się.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
14 godzin
Dopasowywanie wzorców to technika używana do lokalizowania określonych wzorów w obrazie. Można go użyć do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarach elementu. Inaczej niż w przypadku „ Pattern Recognition ” (które rozpoznaje ogólne wzorce oparte na większych zbiorach powiązanych próbek), ponieważ wyraźnie dyktuje to, czego szukamy, a następnie informuje nas, czy oczekiwany wzór istnieje, czy nie.
- Ten kurs wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision .
28 godzin
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) is an open-source BSD-licensed library that includes several hundreds of computer vision algorithms.
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
21 godzin
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 .
14 godzin
OpenCV to biblioteka funkcji programowania do rozdzielania obrazów za pomocą algorytmów komputerowych. OpenCV 4 jest najnowszym wydaniem OpenCV i zapewnia optymalizowaną modularność, aktualizowane algorytmy i wiele innych. OpenCV 4 i Python, użytkownicy będą mogli oglądać, pobierać i klasyfikować obrazy i filmy dla zaawansowanego rozpoznawania obrazu.
Ten instruktor prowadzony, szkolenie na żywo (online lub on-site) jest skierowany do inżynierów oprogramowania, którzy chcą zaplanować w Python z OpenCV 4 do głębokiego uczenia się.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
-
Wyświetlanie, ładowanie i klasyfikacja obrazów i filmów za pomocą OpenCV 4.
Wprowadzenie głębokiego nauki w OpenCV 4 z TensorFlow i Keras.
Wykonaj modele głębokiego uczenia się i generuj wpływowe raporty z obrazów i filmów.
-
Interaktywne wykłady i dyskusje.
Dużo ćwiczeń i praktyk.
Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
-
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
Last Updated:
Other regions
Other countries
Konsultacje
Szkolenie Computer Vision, Computer Vision boot camp, Szkolenia Zdalne Computer Vision, szkolenie wieczorowe Computer Vision, szkolenie weekendowe Computer Vision, Kurs Computer Vision,Kursy Computer Vision, Trener Computer Vision, instruktor Computer Vision, kurs zdalny Computer Vision, edukacja zdalna Computer Vision, nauczanie wirtualne Computer Vision, lekcje UML, nauka przez internet Computer Vision, e-learning Computer Vision, kurs online Computer Vision, wykładowca Computer Vision
