Lyon, Gare Lyon Part-Dieu

NobleProg Lyon, 10 Place Charles Béraudier, Lyon, france, 69000

Situé à 200 mètres de la gare TGV, la Tour Suisse est l'immeuble de bureaux le plus emblématique de ce secteur de...

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Fiji: Introduction to Scientific Image Processing

21 heures
Fidji est un logiciel de traitement d'image opensource qui regroupe ImageJ (un programme de traitement d'images pour des images scientifiques multidimensionnelles) et un certain nombre de plugins pour l'analyse d'images scientifiques Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser la distribution fidjienne et son programme ImageJ sous-jacent pour créer une application d'analyse d'image À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Utilisez les fonctions de programmation avancées et les composants logiciels des Fidji pour étendre ImageJ Assembler de grandes images 3D à partir de mosaïques superposées Mettre à jour automatiquement une installation Fidji au démarrage en utilisant le système de mise à jour intégré Choisissez parmi une large sélection de langages de script pour créer des solutions d'analyse d'image personnalisées Utilisez les bibliothèques puissantes des Fidji, comme ImgLib sur de grands ensembles de données de bio-images Déployer leur application et collaborer avec d'autres scientifiques sur des projets similaires Public Scientifiques Des chercheurs Développeurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
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Marvin Framework for Image and Video Processing

14 heures
Marvin est un framework de traitement d'images et de vidéos vidéo extensible, multiplate-forme et à code source ouvert, développé en Java . Les développeurs peuvent utiliser Marvin pour manipuler des images, extraire des fonctionnalités d’images pour des tâches de classification, générer des figures par algorithme, traiter des ensembles de données de fichiers vidéo et configurer l’automatisation du test unitaire. Certaines des applications vidéo de Marvin incluent le filtrage, la réalité augmentée, le suivi d'objets et la détection de mouvement. Dans ce cours en direct animé par un instructeur, les participants apprendront les principes de l'analyse d'images et de vidéos et utiliseront le framework Marvin et ses algorithmes de traitement d'images pour créer leur propre application. Format du cours
  • Les principes de base de l'analyse d'images, l'analyse vidéo et le framework Marvin sont d'abord présentés. Les étudiants reçoivent des tâches basées sur des projets qui leur permettent de mettre en pratique les concepts appris. À la fin du cours, les participants auront développé leur propre application à l'aide du framework Marvin et des bibliothèques.
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PaddlePaddle

21 heures
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) est une plateforme d'apprentissage en profondeur évolutive développée par Baidu Dans cette formation en ligne, les participants apprendront comment utiliser PaddlePaddle pour permettre un apprentissage approfondi dans leurs applications de produits et de services À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Configurer et configurer PaddlePaddle Configurer un réseau neuronal convolutif (CNN) pour la reconnaissance d'image et la détection d'objets Mettre en place un réseau neuronal récurrent (RNN) pour l'analyse des sentiments Mettre en place un apprentissage en profondeur sur les systèmes de recommandation pour aider les utilisateurs à trouver des réponses Prédisez les taux de clics (CTR), classifiez les ensembles d'images à grande échelle, effectuez la reconnaissance optique des caractères (OCR), effectuez des recherches de classement, détectez les virus informatiques et implémentez un système de recommandation Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
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Pattern Matching

14 heures
La correspondance de motifs est une technique utilisée pour localiser les motifs spécifiés dans une image. Il peut être utilisé pour déterminer l'existence de caractéristiques spécifiées dans une image capturée, par exemple l'étiquette attendue sur un produit défectueux dans une ligne d'usine ou les dimensions spécifiées d'un composant. Il est différent de " Pattern Recognition " (qui reconnaît les modèles généraux basés sur des collections plus importantes d'échantillons connexes) en ce qu'il dicte spécifiquement ce que nous recherchons, puis nous indique si le modèle attendu existe ou non.
    Format du cours
    • Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la correspondance de modèles tel qu'il s'applique à la Machine Vision .
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    Scilab

    14 heures
    Scilab est un langage de haut niveau bien développé, gratuit et open source pour la manipulation de données scientifiques. Utilisée pour les statistiques, les graphiques et l’animation, la simulation, le traitement du signal, la physique, l’optimisation, etc., sa structure de données centrale est la matrice, simplifiant de nombreux types de problèmes par rapport à d’autres solutions telles que les dérivés FORTRAN et C. Il est compatible avec des langages tels que C, Java et Python , ce qui en fait un complément aux systèmes existants. Au cours de cette formation dirigée par un instructeur, les participants découvriront les avantages de Scilab par rapport à des alternatives telles que Matlab, les bases de la syntaxe Scilab , ainsi que certaines fonctions avancées et une interface avec d’autres langages largement utilisés, en fonction de la demande. Le cours se terminera par un bref projet axé sur le traitement d'images. À la fin de cette formation, les participants maîtriseront les fonctions de base et certaines fonctions avancées de Scilab , ainsi que les ressources nécessaires pour continuer à élargir leurs connaissances. Public
    • Scientifiques et ingénieurs spécialisés dans les données, particulièrement intéressés par le traitement d'images et la reconnaissance faciale
    Format du cours
    • Partie conférence, partie discussion, exercices et exercices pratiques intensifs, avec un projet final
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    Last Updated:

    Nos Clients témoignent (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
    Formation - Scilab

    Les compétences du formateur, et la bonne ambiance.

    Sébastien CADET - Autoliv
    Formation - Scilab

    exemples et exercices

    Kamil
    Formation - Introduction to Data Science and AI using Python

    Traduction automatique

    The course is very interesting being the main focus nowdays

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

    Helpful and good listener .. interactive

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

    Toutes les informations présentées

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

    Traduction automatique

    Les exercices et les exemples donnés.

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

    Traduction automatique

    Les thèmes de l'apprentissage automatique.

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

    Traduction automatique

    L'attitude de l'enseignant

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

    Traduction automatique

    Les concepts enseignés étaient clairs, pratiques et très utiles pour se faire une idée de la manière d'utiliser ce sujet de l'IA et de la ML.

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

    Traduction automatique

    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
    Formation - OptaPlanner in Practice

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    Conseil

    Image Analysis Conseil
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