
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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Sottocategorie Computer Vision
Schema generale del corso Computer Vision
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
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.
Pubblico
Questo corso è rivolto a ingegneri e architetti che cercano di utilizzare OpenCV per progetti di visione artificiale
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 .
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
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.
Pubblico
Questo corso è rivolto a ingegneri e sviluppatori che cercano di sviluppare applicazioni di visione artificiale con SimpleCV.