NobleProg Zürich

Sihlquai 131, Zürich, Switzerland, 8005

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich im Sihlquai 131 in Z&uum...

Erkunden Sie unsere Kurse

Fiji: Introduction to Scientific Image Processing

21 Stunden
Fidschi ist ein Open Source-Bildverarbeitungspaket, das ImageJ (ein Bildverarbeitungsprogramm für wissenschaftliche multidimensionale Bilder) und eine Reihe von Plugins für die wissenschaftliche Bildanalyse bündelt In diesem instruierten Live-Training lernen die Teilnehmer, wie sie die Fiji-Distribution und das ihr zugrundeliegende ImageJ-Programm verwenden, um eine Bildanalyseanwendung zu erstellen Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Verwenden Sie die erweiterten Programmierfunktionen und Softwarekomponenten von Fiji, um ImageJ zu erweitern Stitch große 3D-Bilder von überlappenden Fliesen Automatisches Update einer Fidschi-Installation beim Start mit dem integrierten Update-System Wählen Sie aus einer breiten Auswahl an Skriptsprachen aus, um benutzerdefinierte Bildanalyse-Lösungen zu erstellen Verwenden Sie Fidschis leistungsstarke Bibliotheken wie ImgLib auf großen Bioimage-Datasets Stellen Sie ihre Anwendung bereit und arbeiten Sie mit anderen Wissenschaftlern an ähnlichen Projekten zusammen Publikum Wissenschaftler Forscher Entwickler Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen .
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Marvin Framework for Image and Video Processing

14 Stunden
Marvin ist ein erweiterbares, plattformübergreifendes Open-Source-Framework für die Bild- und Videoverarbeitung, das in Java entwickelt wurde. Entwickler können mit Marvin Bilder manipulieren, Merkmale aus Bildern für Klassifizierungsaufgaben extrahieren, Zahlen algorithmisch generieren, Videodateidatensätze verarbeiten und die Automatisierung von Komponententests einrichten. Einige der Marvin von Marvin umfassen Filterung, Augmented Reality, Objektverfolgung und Bewegungserkennung. In diesem von Lehrern geleiteten Live-Kurs lernen die Teilnehmer die Prinzipien der Bild- und Videoanalyse und verwenden das Marvin Framework und seine Bildverarbeitungsalgorithmen, um ihre eigene Anwendung zu erstellen. Format des Kurses
  • Zunächst werden die Grundprinzipien der Bildanalyse, Videoanalyse und des Marvin Frameworks vorgestellt. Die Studierenden erhalten projektbezogene Aufgaben, mit denen sie die erlernten Konzepte üben können. Am Ende des Kurses haben die Teilnehmer ihre eigene Anwendung unter Verwendung des Marvin Frameworks und der Bibliotheken entwickelt.
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PaddlePaddle

21 Stunden
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) is a scalable deep learning platform developed by Baidu. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use PaddlePaddle to enable deep learning in their product and service applications. By the end of this training, participants will be able to:
  • Set up and configure PaddlePaddle
  • Set up a Convolutional Neural Network (CNN) for image recognition and object detection
  • Set up a Recurrent Neural Network (RNN) for sentiment analysis
  • Set up deep learning on recommendation systems to help users find answers
  • Predict click-through rates (CTR), classify large-scale image sets, perform optical character recognition(OCR), rank searches, detect computer viruses, and implement a recommendation system.
Audience
  • Developers
  • Data scientists
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
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Pattern Matching

14 Stunden
Die Mustererkennung ist eine Technik, mit der bestimmte Muster in einem Bild gesucht werden. Es kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem erfassten Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungslinie oder die angegebenen Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von der " Pattern Recognition " (die allgemeine Muster erkennt, die auf größeren Sammlungen verwandter Muster basieren) darin, dass es genau festlegt, wonach wir suchen, und uns dann mitteilt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht.
    Format des Kurses
    • Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Pattern Matching für Machine Vision .
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    Scilab

    14 Stunden
    Scilab ist eine gut entwickelte, kostenlose und quelloffene Hochsprache für die wissenschaftliche Datenbearbeitung. Die zentrale Datenstruktur wird für Statistiken, Grafiken und Animationen, Simulationen, Signalverarbeitung, Physik, Optimierung usw. verwendet und vereinfacht viele Arten von Problemen im Vergleich zu Alternativen wie FORTRAN und C-Derivaten. Es ist mit Sprachen wie C, Java und Python kompatibel und eignet sich daher als Ergänzung zu vorhandenen Systemen. In dieser von Lehrern geleiteten Schulung lernen die Teilnehmer die Vorteile von Scilab Vergleich zu Alternativen wie Matlab, die Grundlagen der Scilab Syntax sowie einige erweiterte Funktionen kennen und können je nach Bedarf auf andere weit verbreitete Sprachen zugreifen. Der Kurs wird mit einem kurzen Projekt zum Thema Bildverarbeitung abgeschlossen. Am Ende dieser Schulung erhalten die Teilnehmer einen Einblick in die Grundfunktionen und einige fortgeschrittene Funktionen von Scilab und verfügen über die Ressourcen, um ihr Wissen weiter auszubauen. Publikum
    • Datenwissenschaftler und Ingenieure, insbesondere mit Interesse an Bildverarbeitung und Gesichtserkennung
    Format des Kurses
    • Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und intensives Üben mit Abschlussprojekt
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    Last Updated:

    Erfahrungsberichte (12)

    La quantité des exercices réalisés. L'aide du formateur sur chacun des problèmes rencontrés pendant les exercices. Il nous clarifie la démarche sans donner le résultat.

    Fabien Follet - Autoliv
    Kurs - Scilab

    Les compétences du formateur, et la bonne ambiance.

    Sébastien CADET - Autoliv
    Kurs - Scilab

    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
    Kurs - OptaPlanner in Practice

    Beispiele und Übungen

    Kamil
    Kurs - Introduction to Data Science and AI using Python

    Maschinelle Übersetzung

    The course is very interesting being the main focus nowdays

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

    Helpful and good listener .. interactive

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

    Alle dargestellten Informationen

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

    Maschinelle Übersetzung

    Die angegebenen Übungen und Beispiele.

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

    Maschinelle Übersetzung

    Die Themen des maschinellen Lernens.

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

    Maschinelle Übersetzung

    Die Einstellung des Lehrers

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

    Maschinelle Übersetzung

    Die vermittelten Konzepte waren klar, praktisch und sehr hilfreich, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie man dieses Thema der KI und ML nutzen kann.

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

    Maschinelle Übersetzung

    Kommende Kurse

    Andere Regionen in Schweiz

    Andere Länder

    Diese Kurse sind auch in anderen Ländern verfügbar

    Beratung

    Image Analysis Beratung
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