
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
Public
Ce cours est destiné aux ingénieurs et aux développeurs souhaitant développer des applications de vision par ordinateur avec SimpleCV.
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
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.
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.
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent construire des modèles de détection d'objets accélérés par matériel et de suivi pour analyser les données vidéo en streaming.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer l’environnement de développement, le logiciel et les bibliothèques nécessaires pour commencer à se développer. Construisez, formez et déployez des modèles d’apprentissage profond pour analyser les feeds vidéo en direct. Identifier, suivre, segmenter et prédire différents objets dans les cadres vidéo. Optimiser la détection d’objets et les modèles de suivi. Déployer une application d’analyse vidéo intelligente (IVA).
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) vise les développeurs et les scientifiques de données qui souhaitent incorporer des modèles YOLO pré-entraînés dans leurs programmes menés par l'entreprise et mettre en œuvre des composants rentables pour la détection d'objets.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Installer et configurer les outils et bibliothèques nécessaires dans la détection d'objets en utilisant YOLO. Customize Python applications de ligne de commande qui fonctionnent sur la base de modèles YOLO pré-entraînés. Implémenter le cadre des modèles YOLO pré-entraînés pour divers projets de vision informatique. Convertir les données existantes pour la détection d'objets dans le format YOLO. Comprendre les concepts fondamentaux de l’algorithme YOLO pour la vision informatique et/ou l’apprentissage profond.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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 .
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux ingénieurs logiciels qui souhaitent programmer dans Python avec OpenCV 4 pour l'apprentissage profond.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
Voir, charger et classifier les images et les vidéos en utilisant OpenCV 4. Il s’agit de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage. Exécuter des modèles d’apprentissage profond et générer des rapports impactants à partir de images et de vidéos.
Le format du cours
Lecture et discussion interactives. Beaucoup d’exercices et de pratiques. La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de cours
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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