
Lokale, instruktorierte Live-Computer-Vision-Schulungen demonstrieren durch interaktive Diskussionen und praktizieren die Grundlagen von Computer Vision, während die Teilnehmer Schritt für Schritt durch die Erstellung einfacher Computer Vision-Apps gehen Computer Vision Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Remote-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Schweiz oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Schweiz Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
Machine Translated
Erfahrungsberichte
Ich habe den praktischen Ansatz wirklich genossen.
Kevin De Cuyper
Kurs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Die einfache Verwendung der VideoCapture-Funktionalität zum Erfassen von Videobildern von einer Laptop-Kamera.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Ich habe die Empfehlungen des Trainers zur Verwendung der Tools genossen. Dies ist etwas, das nicht aus dem Internet erhalten werden kann und sehr nützlich ist.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Ich habe die Empfehlungen des Trainers zur Verwendung der Tools genossen. Dies ist etwas, das nicht aus dem Internet erhalten werden kann und sehr nützlich ist.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Es war leicht zu folgen.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Computer Vision Unterkategorien
Computer Vision Kurspläne
In diesem Kurs wird die Anwendung von Caffe als Deep-Learning-Framework für die Bilderkennung am Beispiel von MNIST erläutert
Publikum
Dieser Kurs eignet sich für Deep Learning Forscher und Ingenieure, die Caffe als Framework nutzen Caffe .
Nach Abschluss dieses Kurses haben die Teilnehmer folgende Möglichkeiten:
- die Struktur und die Bereitstellungsmechanismen von Caffe verstehen
- Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchführen
- Codequalität beurteilen, Debugging und Überwachung durchführen
- Implementieren Sie fortschrittliche Produktionsmethoden wie Schulungsmodelle, Implementieren von Ebenen und Protokollierung
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.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Architekten, die OpenCV für Computer Vision-Projekte einsetzen OpenCV
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
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.
Format des Kurses
- Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Pattern Matching für Machine Vision .
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Computer Vision kennen, während sie mit Python Reihe einfacher Computer Vision-Anwendungen erstellen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Grundlegendes zu Computer Vision
- Verwenden Sie Python , um Computer Vision-Aufgaben zu implementieren
- Erstellen Sie eigene Systeme zur Gesichts-, Objekt- und Bewegungserkennung
Publikum
- Python Programmierer, die sich für Computer Vision interessieren
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Keras ist eine High-Level-API für neuronale Netze für schnelle Entwicklung und Experimente. Es läuft auf TensorFlow , CNTK oder Theano.
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Entwickler, die ein selbstfahrendes Auto mit vertieften Lerntechniken bauen möchten.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verwenden Sie Computer Vision-Techniken, um Fahrspuren zu identifizieren.
- Verwenden Sie Keras , um Faltungs-Neuronale Netze aufzubauen und zu trainieren.
- Trainieren Sie ein Deep-Learning-Modell, um Verkehrszeichen zu unterscheiden.
- Simulieren Sie ein völlig autonomes Auto.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entwickler, die Computer Vision-Anwendungen mit SimpleCV entwickeln möchten.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to build hardware-accelerated object detection and tracking models to analyze streaming video data.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure the necessary development environment, software and libraries to begin developing.
- Build, train, and deploy deep learning models to analyze live video feeds.
- Identify, track, segment and predict different objects within video frames.
- Optimize object detection and tracking models.
- Deploy an intelligent video analytics (IVA) application.
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.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at backend developers and data scientists who wish to incorporate pre-trained YOLO models into their enterprise-driven programs and implement cost-effective components for object-detection.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure the necessary tools and libraries required in object detection using YOLO.
- Customize Python command-line applications that operate based on YOLO pre-trained models.
- Implement the framework of pre-trained YOLO models for various computer vision projects.
- Convert existing datasets for object detection into YOLO format.
- Understand the fundamental concepts of the YOLO algorithm for computer vision and/or deep learning.
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.