Lokala instruktionsledda datorsynskurser visar genom interaktionsdiskussion och handson öva grunderna för datorsyn när deltagare går igenom skapandet av enkla datorvisionsprogram Datorsynsutbildning är tillgänglig som "live-träning" eller "fjärr-live-träning" Utbildning på plats kan genomföras lokalt på kundlokaler i Sverige eller i NobleProgs företagsutbildningscenter i Sverige Fjärrutbildning sker genom en interaktiv fjärrskrivbord NobleProg Din lokala utbildningsleverantör.
Machine Translated
Vittnesmål
Jag njöt verkligen av hands-on-metoden.
Kevin De Cuyper
Kurs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Den enkla användningen av VideoCapture-funktionen för att skaffa videobilder från bärbar kamera ..
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Jag fick råd från givaren om hur man använder verktygen. Det här är något som inte kan fås från internet och är väldigt användbart.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Jag fick råd från givaren om hur man använder verktygen. Det här är något som inte kan fås från internet och är väldigt användbart.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Det var lätt att följa.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Tränare var mycket knowlegable och mycket öppen för feedback på vilken takt att gå igenom innehållet och de ämnen som vi omfattas. Jag fick mycket av utbildningen och känner att jag nu har ett bra grepp om bildmanipulation och några tekniker för att bygga en bra utbildning som för en bild klassificering problem.
Anthea King - WesCEF
Kurs: Computer Vision with Python
Machine Translated
Computer Vision underkategorier
Computer Vision läroplaner
Kurs Namn
Varaktighet
Översikt
Kurs Namn
Varaktighet
Översikt
28 timmar
Översikt
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 timmar
Översikt
SimpleCV är en öppen källkodsram - vilket innebär att det är en samling bibliotek och programvara som du kan använda för att utveckla visionapplikationer. Det låter dig arbeta med bilder eller videoströmmar som kommer från webbkameror, Kinects, FireWire och IP-kameror eller mobiltelefoner. Det hjälper dig att bygga programvara så att dina olika tekniker inte bara ser världen utan också förstår den.
Publik
Kursen riktar sig till ingenjörer och utvecklare som vill utveckla datorsynsapplikationer med SimpleCV.
Publik
Kursen riktar sig till ingenjörer och utvecklare som vill utveckla datorsynsapplikationer med SimpleCV.
21 timmar
Översikt
Caffe är en djup inlärningsram skapad med uttryck, snabbhet och modularitet i åtanke.
Denna kurs undersöker tillämpningen av Caffe som ett djupet lärande ramverk för bildigenkänning med hjälp av MNIST som ett exempel
Publik
Denna kurs är lämplig för Deep Learning forskare och ingenjörer som är intresserade av att använda Caffe som ramverk.
Efter avslutad kurs kommer deltagarna att kunna:
- förstå Caffe struktur och implementeringsmekanismer
- utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
- utvärdera kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
- implementera avancerad produktion som träningsmodeller, implementera lager och loggning
Denna kurs undersöker tillämpningen av Caffe som ett djupet lärande ramverk för bildigenkänning med hjälp av MNIST som ett exempel
Publik
Denna kurs är lämplig för Deep Learning forskare och ingenjörer som är intresserade av att använda Caffe som ramverk.
Efter avslutad kurs kommer deltagarna att kunna:
- förstå Caffe struktur och implementeringsmekanismer
- utföra installations- / produktionsmiljö / arkitekturuppgifter och konfiguration
- utvärdera kodkvalitet, utföra felsökning, övervakning
- implementera avancerad produktion som träningsmodeller, implementera lager och loggning
14 timmar
Översikt
Mönstermatchning är en teknik som används för att hitta specifika mönster i en bild. Det kan användas för att bestämma förekomsten av specificerade egenskaper i en inspelad bild, till exempel den förväntade etiketten på en defekt produkt på en fabriksrad eller de specificerade måtten på en komponent. Det skiljer sig från " Pattern Recognition " (som känner igen allmänna mönster baserat på större samlingar av relaterade prover) eftersom det specifikt dikterar vad vi letar efter och sedan berättar om det förväntade mönstret finns eller inte.
Kursformat
- Denna kurs introducerar de metoder, teknologier och algoritmer som används inom området för mönstermatchning eftersom det gäller Machine Vision .
Kursformat
- Denna kurs introducerar de metoder, teknologier och algoritmer som används inom området för mönstermatchning eftersom det gäller Machine Vision .
14 timmar
Översikt
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 timmar
Översikt
Denna instruktörsledda, levande utbildning introducerar programvaran, hårdvaran och stegvisa processen som behövs för att bygga ett ansiktsigenkänningssystem från början Ansiktsigenkänning är också känd som ansiktsigenkänning Hårdvaran som används i detta lab omfattar Rasberry Pi, en kameramodul, servos (tillval) etc Deltagarna ansvarar för att själva köpa dessa komponenter Den använda mjukvaran innehåller OpenCV, Linux, Python, etc Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: Installera Linux, OpenCV och andra programverktyg och bibliotek på en Rasberry Pi Konfigurera OpenCV för att fånga och upptäcka ansiktsbilder Förstå de olika alternativen för förpackning av ett Rasberry Pi-system för användning i realworld-miljöer Anpassa systemet för olika användningsfall, inklusive övervakning, identitetsverifiering, etc Publik utvecklare Hårdvara / mjukvara tekniker Tekniska personer inom alla branscher hobby Kursens format Delföreläsning, diskussion, övningar och tung handson-övning Notera Andra hårdvaru- och programalternativ inkluderar: Arduino, OpenFace, Windows, etc Om du vill använda något av dessa, kontakta oss för att ordna .
14 timmar
Översikt
Computer Vision är ett fält som innebär att automatiskt extrahera, analysera och förstå användbar information från digitala medier. Python är ett programmeringsspråk på hög nivå känd för sin tydliga syntax och kodläsbarhet.
I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig grunderna i Computer Vision när de går igenom skapandet av en uppsättning enkla Computer Vision-applikationer med Python .
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i Computer Vision
- Använd Python att implementera Computer Vision-uppgifter
- Bygg sina egna ansikts-, objekt- och rörelsedetekteringssystem
Publik
- Python programmerare intresserade av Computer Vision
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
I denna instruktörsledda, liveträning kommer deltagarna att lära sig grunderna i Computer Vision när de går igenom skapandet av en uppsättning enkla Computer Vision-applikationer med Python .
I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna i Computer Vision
- Använd Python att implementera Computer Vision-uppgifter
- Bygg sina egna ansikts-, objekt- och rörelsedetekteringssystem
Publik
- Python programmerare intresserade av Computer Vision
Kursformat
- Delföreläsning, delvis diskussion, övningar och tung praktisk övning
21 timmar
Översikt
This instructor-led, live training in Sverige (online or onsite) is aimed at developers who wish to build a self-driving car using deep learning techniques.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use Keras to build and train a convolutional neural network.
- Use computer vision techniques to identify lanes in an autonomos driving project.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use Keras to build and train a convolutional neural network.
- Use computer vision techniques to identify lanes in an autonomos driving project.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.
14 timmar
Översikt
This instructor-led, live training in Sverige (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 timmar
Översikt
This instructor-led, live training in Sverige (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 timmar
Översikt
This instructor-led, live training in Sverige (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.
Kommande Computer Vision Kurser
2021-04-26 09:30:00
14 timmar
2021-05-10 09:30:00
14 timmar
2021-05-13 09:30:00
7 timmar
2021-06-03 09:30:00
14 timmar
2021-06-14 09:30:00
21 timmar
Andra länder
Konsult
Helg Computer Vision kurs, kvällComputer Vision utbildning, Computer Vision bootcamp, Computer Vision instruktörledd, Helg Computer Vision utbildning, Kväll Computer Vision kurs, Computer Vision coaching, Computer Vision instruktör, Computer Vision tränare, Computer Vision kurs, Computer Vision klasser, Computer Vision on-site, Computer Vision privata kurser, Computer Vision en till en utbildning
.jpg "procter & gamble (p&g)")
.png "european central bank (ecb)")
.png "european space agency (esa)")
.jpg "international air transport association (iata)")
.jpg "european southern observatory (eso)")
