
I corsi di formazione in Computer Vision in diretta locale e istruttori dimostrano attraverso discussioni interattive e handson la pratica delle nozioni di base di Computer Vision mentre i partecipanti passano attraverso la creazione di semplici app di Computer Vision L'addestramento alla Computer Vision è disponibile come "allenamento dal vivo in loco" o "allenamento dal vivo a distanza" La formazione on-site in loco può essere svolta localmente presso la sede del cliente in Italia o nei centri di formazione aziendale NobleProg in Italia La formazione in remoto dal vivo viene effettuata tramite un desktop remoto interattivo NobleProg Il tuo fornitore di formazione locale.
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Recensioni
Ho davvero apprezzato l'approccio pratico.
Kevin De Cuyper
Corso: Computer Vision with OpenCV
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Facile utilizzo della funzionalità VideoCapture per acquisire immagini video dalla fotocamera del portatile.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Corso: Computer Vision with OpenCV
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Mi sono piaciuti i consigli forniti dal trainer su come utilizzare gli strumenti. Questo è qualcosa che non può essere ottenuto da internet e sono molto utili ..
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Corso: Computer Vision with OpenCV
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Mi sono piaciuti i consigli forniti dal trainer su come utilizzare gli strumenti. Questo è qualcosa che non può essere ottenuto da internet e sono molto utili ..
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Corso: Computer Vision with OpenCV
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È stato facile da seguire.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Corso: Computer Vision with OpenCV
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Trainer era molto ben informato e molto aperto al feedback su quale ritmo passare attraverso i contenuti e gli argomenti che abbiamo trattato. Ho guadagnato molto dall'allenamento e mi sento come se ora ho una buona conoscenza della manipolazione delle immagini e alcune tecniche per costruire un buon set di allenamento per un problema di classificazione delle immagini.
Anthea King - WesCEF
Corso: Computer Vision with Python
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Sottocategorie Computer Vision
Schema generale del corso Computer Vision
Pubblico
Questo corso è rivolto a ingegneri e sviluppatori che cercano di sviluppare applicazioni di visione artificiale con SimpleCV.
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
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.
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
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.
Questo allenamento diretto da istruttori, in diretta (online o on-site) è rivolto a sviluppatori che vogliono costruire modelli di rilevamento e tracciamento oggetti accelerati hardware per analizzare i dati video in streaming.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Installare e configurare il necessario ambiente di sviluppo, software e biblioteche per iniziare a sviluppare. Costruire, addestrare e implementare modelli di apprendimento profondo per analizzare i feed video dal vivo. Identificare, tracciare, segmentare e prevedere oggetti diversi all'interno dei quadri video. Ottimizzare i modelli di rilevamento e tracciamento degli oggetti. Sviluppare un'applicazione di analisi video intelligente (IVA).
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Questo istruttore guidato, formazione dal vivo (online o on-site) è rivolto a sviluppatori di background e scienziati dei dati che vogliono incorporare modelli YOLO pre-allenati nei loro programmi guidati dall'impresa e implementare componenti cost-efficienti per la rilevazione degli oggetti.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Installare e configurare gli strumenti e le biblioteche necessari nella rilevazione degli oggetti utilizzando YOLO. Personalizzare le applicazioni della linea di comando Python che operano sulla base di modelli YOLO pre-allenati. Implementa il quadro dei modelli YOLO pre-allenati per vari progetti di visione informatica. Convertire i dati esistenti per la rilevazione degli oggetti in formato YOLO. Comprendere i concetti fondamentali dell’algoritmo YOLO per la visione informatica e/o l’apprendimento profondo.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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 .
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
Questo istruttore guidato, la formazione in diretta (online o on-site) è rivolto agli ingegneri software che vogliono programmare in Python con OpenCV 4 per l'apprendimento profondo.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
Visualizzare, caricare e classificare immagini e video utilizzando OpenCV 4. Il Corano è il Corano, il Corano, il Corano, il Corano, il Corano e il Corano. Eseguire modelli di apprendimento profondo e generare rapporti influenti da immagini e video.
Il formato del corso
Interattiva lezione e discussione. Molti esercizi e pratiche. Implementazione a mano in un ambiente live-lab.
Opzioni di personalizzazione del corso
Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
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