Des cours de formation sur la vision par ordinateur en direct, organisés localement, démontrent par des discussions interactives et la pratique manuelle les bases de la vision par ordinateur alors que les participants progressent dans la création de simples applications de vision par ordinateur La formation en vision par ordinateur est disponible en tant que «formation en direct sur site» ou «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client France ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à France La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
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Nos Clients témoignent
J'ai vraiment apprécié l'approche pratique.
Kevin De Cuyper
Formation: Computer Vision with OpenCV
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L’utilisation facile de la fonctionnalité VideoCapture pour acquérir des images vidéo à partir d’un appareil photo pour ordinateur portable.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Formation: Computer Vision with OpenCV
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J'ai apprécié les conseils du formateur sur l'utilisation des outils. C'est quelque chose qui ne peut pas être obtenu à partir d'Internet et qui est très utile.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Formation: Computer Vision with OpenCV
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J'ai apprécié les conseils du formateur sur l'utilisation des outils. C'est quelque chose qui ne peut pas être obtenu à partir d'Internet et qui est très utile.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Formation: Computer Vision with OpenCV
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C'était facile à suivre.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Formation: Computer Vision with OpenCV
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Formateur était très knowlegable et très ouvert à la rétroaction sur le rythme à suivre par le contenu et les sujets que nous avons abordés. J’ai beaucoup gagné de la formation et j’ai l’impression d’avoir maintenant une bonne compréhension de la manipulation de l’image et quelques techniques pour construire un bon ensemble de formation pour un problème de classification d’image.
Anthea King - WesCEF
Formation: Computer Vision with Python
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Sous-catégories Computer Vision
Plans de cours Computer Vision
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
28 hours
Aperçu
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) is an open-source BSD-licensed library that includes several hundreds of computer vision algorithms.
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
14 hours
Aperçu
SimpleCV est un framework open source, c’est-à-dire un ensemble de bibliothèques et de logiciels que vous pouvez utiliser pour développer des applications de vision. Il vous permet de travailler avec les images ou les flux vidéo provenant de webcams, de caméras Kinect, FireWire et IP ou de téléphones mobiles. Il vous aide à créer des logiciels pour que vos différentes technologies non seulement voient le monde, mais le comprennent aussi.
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs et aux développeurs souhaitant développer des applications de vision par ordinateur avec SimpleCV.
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs et aux développeurs souhaitant développer des applications de vision par ordinateur avec SimpleCV.
21 hours
Aperçu
Caffe est un cadre d'apprentissage en profondeur conçu pour l'expression, la rapidité et la modularité.
Ce cours explore l’application de Caffe tant que cadre d’apprentissage approfondi pour la reconnaissance d’images en prenant comme exemple le MNIST.
Public
Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation de Caffe tant que cadre.
Une fois ce cours terminé, les délégués seront en mesure de:
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de Caffe
- effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
- évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
- implémenter une production avancée telle que des modèles d'entraînement, implémenter des couches et se connecter
Ce cours explore l’application de Caffe tant que cadre d’apprentissage approfondi pour la reconnaissance d’images en prenant comme exemple le MNIST.
Public
Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation de Caffe tant que cadre.
Une fois ce cours terminé, les délégués seront en mesure de:
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de Caffe
- effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
- évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
- implémenter une production avancée telle que des modèles d'entraînement, implémenter des couches et se connecter
14 hours
Aperçu
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 .
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 .
14 hours
Aperçu
Marvin is an extensible, cross-platform, open-source image and video processing framework developed in Java. Developers can use Marvin to manipulate images, extract features from images for classification tasks, generate figures algorithmically, process video file datasets, and set up unit test automation.
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.
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.
21 hours
Aperçu
Cette formation en ligne, introduite, présente le logiciel, le matériel et le processus stepbystep nécessaires pour construire un système de reconnaissance faciale à partir de zéro La reconnaissance faciale est également connue sous le nom de reconnaissance faciale Le matériel utilisé dans ce laboratoire comprend Rasberry Pi, un module de caméra, des servos (en option), etc Les participants sont responsables de l'achat de ces composants eux-mêmes Le logiciel utilisé comprend OpenCV, Linux, Python, etc À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez Linux, OpenCV et d'autres utilitaires et bibliothèques de logiciels sur un Rasberry Pi Configurez OpenCV pour capturer et détecter les images faciales Comprendre les différentes options pour l'emballage d'un système Rasberry Pi pour une utilisation dans des environnements réels Adapter le système pour une variété de cas d'utilisation, y compris la surveillance, la vérification d'identité, etc Public Développeurs Techniciens en matériel / logiciel Des personnes techniques dans toutes les industries Amateurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Les autres options matérielles et logicielles incluent: Arduino, OpenFace, Windows, etc Si vous souhaitez utiliser l'un d'entre eux, veuillez nous contacter pour organiser .
14 hours
Aperçu
Computer Vision est un domaine qui consiste à extraire, analyser et comprendre automatiquement des informations utiles à partir des médias numériques Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lisibilité Dans cette formation en ligne, les participants apprendront les bases de la vision par ordinateur au fur et à mesure de la création d'un ensemble d'applications simples de Computer Vision utilisant Python À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les bases de la vision par ordinateur Utiliser Python pour implémenter des tâches Computer Vision Construire son propre système de détection de visage, d'objet et de mouvement Public Programmeurs Python intéressés par Computer Vision Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 hours
Aperçu
L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique. Il utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones.
Keras est une API de réseaux de neurones de haut niveau permettant un développement et une expérimentation rapides. Il fonctionne sur TensorFlow , CNTK ou CNTK .
Cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent construire une voiture autonome en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Utiliser des techniques de vision par ordinateur pour identifier les voies.
- Utilisez Keras pour construire et former des réseaux de neurones convolutionnels.
- Former un modèle d'apprentissage en profondeur pour différencier les panneaux de signalisation.
- Simulez une voiture entièrement autonome.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
Keras est une API de réseaux de neurones de haut niveau permettant un développement et une expérimentation rapides. Il fonctionne sur TensorFlow , CNTK ou CNTK .
Cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent construire une voiture autonome en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Utiliser des techniques de vision par ordinateur pour identifier les voies.
- Utilisez Keras pour construire et former des réseaux de neurones convolutionnels.
- Former un modèle d'apprentissage en profondeur pour différencier les panneaux de signalisation.
- Simulez une voiture entièrement autonome.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
14 hours
Aperçu
This instructor-led, live training in France (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.
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.
14 hours
Aperçu
This instructor-led, live training in France (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.
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.
7 hours
Aperçu
This instructor-led, live training in France (online or onsite) is aimed at back-end 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.
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.
Prochains cours Computer Vision
2021-05-03 09:30:00
14 heures
2021-05-06 09:30:00
14 heures
2021-05-13 09:30:00
14 heures
2021-05-17 09:30:00
21 heures
2021-06-01 09:30:00
21 heures
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