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YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision

21 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori, ricercatori e data scientist di livello intermedio e avanzato che desiderano imparare a implementare il rilevamento di oggetti in tempo reale utilizzando YOLOv7. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Comprendere i concetti fondamentali del rilevamento degli oggetti.
  • Installa e configura YOLOv7 per le attività di rilevamento degli oggetti.
  • Addestra e testa modelli di rilevamento di oggetti personalizzati usando YOLOv7.
  • Integra YOLOv7 con altri framework e strumenti di visione artificiale.
  • Risolvi i problemi comuni relativi all'implementazione di YOLOv7.
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Deep Learning for Vision with Caffe

21 ore
Caffe è una struttura di apprendimento profondo creata pensando a espressione, velocità e modularità. Questo corso esplora l'applicazione di Caffe come framework di apprendimento profondo per il riconoscimento di immagini usando MNIST come esempio Pubblico Questo corso è adatto a ricercatori e ingegneri del Deep Learning interessati a utilizzare Caffe come framework. Dopo aver completato questo corso, i delegati saranno in grado di:
  • comprendere la struttura e i meccanismi di distribuzione di Caffe
  • svolgere attività e configurazione di installazione / ambiente di produzione / architettura
  • valutare la qualità del codice, eseguire il debug, il monitoraggio
  • implementare la produzione avanzata come modelli di formazione, implementazione di livelli e registrazione
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Marvin Framework for Image and Video Processing

14 ore
Marvin è un framework estensibile, multipiattaforma, open source per l'elaborazione di immagini e video sviluppato in Java . Gli sviluppatori possono utilizzare Marvin per manipolare le immagini, estrarre funzionalità dalle immagini per attività di classificazione, generare figure in modo algoritmico, elaborare set di dati di file video e impostare l'automazione di unit test. Alcune delle applicazioni video di Marvin includono filtro, realtà aumentata, tracciamento degli oggetti e rilevazione del movimento. In questo corso guidato da un istruttore, i partecipanti al corso apprenderanno i principi dell'analisi di immagini e video e utilizzeranno il Marvin Framework e i suoi algoritmi di elaborazione delle immagini per costruire la propria applicazione. Formato del corso
  • Vengono introdotti per la prima volta i principi di base dell'analisi delle immagini, dell'analisi video e del Marvin Framework. Agli studenti vengono assegnati compiti basati su progetti che consentono loro di mettere in pratica i concetti appresi. Entro la fine della lezione, i partecipanti avranno sviluppato la propria applicazione utilizzando il Marvin Framework e le librerie.
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Computer Vision with Python

14 ore
Computer Vision è un campo che prevede l'estrazione, l'analisi e la comprensione automatica di informazioni utili dai media digitali. Python è un linguaggio di programmazione di alto livello famoso per la sua sintassi chiara e la leggibilità del codice. In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno le basi di Computer Vision mentre passano attraverso la creazione di un set di semplici applicazioni di Computer Vision usando Python . Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Comprendi le basi di Computer Vision
  • Utilizzare Python per implementare le attività di Computer Vision
  • Costruisci i loro sistemi di rilevamento di volti, oggetti e movimenti
Pubblico
  • Programmatori Python interessati a Computer Vision
Formato del corso
  • Parte lezione, parte discussione, esercitazioni e esercitazioni pratiche
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Deep Learning for Self Driving Cars

21 ore
Questa formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolta agli sviluppatori che desiderano costruire un'auto a guida autonoma utilizzando tecniche di deep learning. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Utilizzare Keras per creare e addestrare una rete neurale convoluzionale.
  • Utilizza tecniche di visione artificiale per identificare le corsie in un progetto di guida autonoma.
  • Addestra un modello di deep learning per differenziare i segnali stradali.
  • Simula un'auto completamente autonoma.
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Computer Vision with SimpleCV

14 ore
SimpleCV è un framework open source, il che significa che è una raccolta di librerie e software che è possibile utilizzare per sviluppare applicazioni di visione. Ti consente di lavorare con le immagini o i flussi video che provengono da webcam, Kinects, telecamere FireWire e IP o telefoni cellulari. Ti aiuta a creare software per rendere le tue varie tecnologie non solo di vedere il mondo, ma anche di capirlo. Pubblico Questo corso è rivolto a ingegneri e sviluppatori che cercano di sviluppare applicazioni di visione artificiale con SimpleCV.
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Hardware-Accelerated Video Analytics

14 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori che desiderano creare modelli di rilevamento e tracciamento degli oggetti con accelerazione hardware per analizzare i dati video in streaming. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Installare e configurare l'ambiente di sviluppo, il software e le librerie necessari per iniziare a sviluppare.
  • Crea, addestra e distribuisci modelli di deep learning per analizzare i feed video in diretta.
  • Identifica, traccia, segmenta e prevedi diversi oggetti all'interno dei fotogrammi video.
  • Ottimizza i modelli di rilevamento e tracciamento degli oggetti.
  • Distribuisci un'applicazione di analisi video intelligente (IVA).
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Real-Time Object Detection with YOLO

7 ore
Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori back-end e ai data scientist che desiderano incorporare modelli YOLO pre-addestrati nei loro programmi aziendali e implementare componenti convenienti per il rilevamento degli oggetti. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
  • Installa e configura gli strumenti e le librerie necessari per il rilevamento degli oggetti utilizzando YOLO.
  • Personalizza Python le applicazioni a riga di comando che operano in base ai modelli pre-addestrati di YOLO.
  • Implementare il framework di modelli YOLO pre-addestrati per vari progetti di visione artificiale.
  • Converti i set di dati esistenti per il rilevamento degli oggetti in formato YOLO.
  • Comprendere i concetti fondamentali dell'algoritmo YOLO per la visione artificiale e/o il deep learning.
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Pattern Matching

14 ore
Pattern Matching è una tecnica utilizzata per individuare i pattern specificati all'interno di un'immagine. Può essere utilizzato per determinare l'esistenza di caratteristiche specifiche all'interno di un'immagine acquisita, ad esempio l'etichetta prevista su un prodotto difettoso in una linea di fabbrica o le dimensioni specificate di un componente. È diverso da " Pattern Recognition " (che riconosce modelli generali basati su raccolte più ampie di campioni correlati) in quanto detta in modo specifico ciò che stiamo cercando, quindi ci dice se il modello previsto esiste o meno.
    Formato del corso
    • Questo corso introduce gli approcci, le tecnologie e gli algoritmi utilizzati nel campo del pattern matching in quanto si applica a Machine Vision .
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    Computer Vision with OpenCV

    28 ore
    OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) è una libreria open source con licenza BSD che include diverse centinaia di algoritmi di visione artificiale. Pubblico Questo corso è rivolto a ingegneri e architetti che cercano di utilizzare OpenCV per progetti di visione artificiale
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    Python and Deep Learning with OpenCV 4

    14 ore
    Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto agli ingegneri del software che desiderano programmare in Python con OpenCV 4 per il deep learning. Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
    • Visualizza, carica e classifica immagini e video utilizzando OpenCV 4.
    • Implementa il deep learning in OpenCV 4 con TensorFlow e Keras.
    • Esegui modelli di deep learning e genera report di grande impatto da immagini e video.
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    Raspberry Pi + OpenCV for Facial Recognition

    21 ore
    Questo corso di formazione dal vivo con istruttore introduce il software, l'hardware e il processo stepbystep necessari per costruire da zero un sistema di riconoscimento facciale Il riconoscimento facciale è anche noto come riconoscimento facciale L'hardware utilizzato in questo laboratorio include Rasberry Pi, un modulo fotocamera, servi (opzionale), ecc I partecipanti sono responsabili dell'acquisto di questi componenti stessi Il software utilizzato include OpenCV, Linux, Python, ecc Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Installa Linux, OpenCV e altre utilità e librerie software su un Rasberry Pi Configura OpenCV per acquisire e rilevare immagini facciali Comprendere le varie opzioni per il confezionamento di un sistema Rasberry Pi da utilizzare in ambienti realworld Adattare il sistema a una varietà di casi d'uso, tra cui sorveglianza, verifica dell'identità, ecc Pubblico Sviluppatori Tecnici hardware / software Persone tecniche in tutti i settori hobbisti Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva Nota Altre opzioni hardware e software includono: Arduino, OpenFace, Windows, ecc Se si desidera utilizzare uno di questi, si prega di contattarci per organizzare .
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    Recensioni(12)

    Trainer was very knowlegable and very open to feedback on what pace to go through the content and the topics we covered. I gained alot from the training and feel like I now have a good grasp of image manipulation and some techniques for building a good training set for an image classification problem.

    Anthea King - WesCEF
    Corso - Computer Vision with Python

    The hands-on approach

    Kevin De Cuyper
    Corso - Computer Vision with OpenCV

    The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.

    Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
    Corso - OptaPlanner in Practice

    Esempi ed esercizi

    Kamil
    Corso - Introduction to Data Science and AI using Python

    Traduzione automatica

    The course is very interesting being the main focus nowdays

    mohamed taher - FAB banak Egypt
    Corso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

    Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course

    Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
    Corso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

    Helpful and good listener .. interactive

    Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
    Corso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

    Tutte le informazioni presentate

    Jose Victor - si
    Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Traduzione automatica

    Gli esercizi e gli esempi presentati.

    Marcos - si
    Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Traduzione automatica

    I temi di Machine Lerning.

    Víctor Edgar - si
    Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Traduzione automatica

    L'atteggiamento dell'insegnante

    Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - si
    Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Traduzione automatica

    I concetti insegnati sono stati chiari, pratici e aiutano molto a farsi un'idea di come utilizzare questo argomento di AI e ML

    Miguel - si
    Corso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Traduzione automatica

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