Местные учебные курсы, организованные в реальном времени, демонстрируют интерактивное обсуждение и практикуют практические навыки Computer Vision, поскольку участники проходят через создание простых приложений Computer Vision Обучение компьютерному видению доступно как «живое обучение на месте» или «дистанционное живое обучение» На месте живое обучение может проводиться локально в помещениях клиента в Казахстан или в корпоративных учебных центрах NobleProg Казахстан , Дистанционное обучение в реальном времени осуществляется с помощью интерактивного удаленного рабочего стола NobleProg Ваш местный провайдер обучения.
Machine Translated
Отзывы
Тренер был очень хорошо осведомлен и очень открыт для обратной связи о том, что темпы, чтобы пройти через содержание и темы, которые мы рассмотрели. Я получил много от обучения и чувствую, что теперь у меня есть хорошее понимание манипуляции с изображением и некоторые методы для создания хорошего набора подготовки для проблемы классификации изображений.
Anthea King - WesCEF
Курсы: Computer Vision with Python
Machine Translated
Информация
Amr Alaa - FAB banak Egypt
Курсы: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Изучение нового языка.
FAB banak Egypt
Курсы: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Предметное представление
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Курсы: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Полезный и хороший слушатель. Интерактивный
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Курсы: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Ахмед был очень интерактивен и не возражал на ответ на какие-либо вопросы по плохому презентации и плавному потоку курса
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Курсы: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
курс очень интересен, основным основным фактором
mohamed taher - FAB banak Egypt
Курсы: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Дискуссии по расширению наших горизонтов
FAB banak Egypt
Курсы: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Computer Vision Подкатегории
Computer Vision Содержание курса
Название курса
Длительность
Обзор
Название курса
Длительность
Обзор
14 часов
SimpleCV - это платформа с открытым исходным кодом - это набор библиотек и программного обеспечения, которые вы можете использовать для разработки приложений для видения Он позволяет работать с изображениями или видеопотоками, которые поступают с веб-камер, Kinects, FireWire и IP-камер или мобильных телефонов Это помогает вам создавать программное обеспечение, чтобы ваши различные технологии не только видели мир, но и понимали его Аудитория Этот курс направлен на инженеров и разработчиков, стремящихся разработать приложения для компьютерного зрения с помощью SimpleCV ,.
21 часов
Caffe - основа глубокого обучения, разработанная с выражением, скоростью и модулем В этом курсе рассматривается приложение Caffe как основа глубокого обучения для распознавания изображений с использованием MNIST в качестве примера Аудитория Этот курс подходит для исследователей и инженеров Deep Learning, заинтересованных в использовании Caffe в качестве основы По завершении этого курса делегаты смогут: понимать структуру и механизмы развертывания Caffe выполнять задачи установки и производства / архитектуры и конфигурации оценивать качество кода, выполнять отладку, мониторинг реализовать современную продукцию, такую как модели обучения, внедрение слоев и ведение журнала ,.
14 часов
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.
14 часов
Computer Vision - это поле, которое включает в себя автоматическое извлечение, анализ и понимание полезной информации с цифровых носителей Python - высокоуровневый язык программирования, известный своим четким синтаксисом и удобочитаемостью кода В этом обученном, живом обучении участники изучат основы Computer Vision, когда они пройдут через создание простого приложения Computer Vision с использованием Python К концу этого тренинга участники смогут: Понимание основ компьютерного видения Использование Python для реализации задач Computer Vision Создавайте собственные системы обнаружения лица, объекта и движения Аудитория Программисты Python заинтересованы в Computer Vision Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
This instructor-led, live training in Казахстан (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.
14 часов
Видеоаналитика относится к технологии и методам, используемым для обработки видео потока. Общее применение будет заключаться в том, чтобы снять и идентифицировать живые видеособытия посредством обнаружения движения, распознавания лица, расчетов толпы и транспортных средств и т.д.
Это инструктор-управляемое, живое обучение (онлайн или на сайте) направлено на разработчиков, которые хотят построить ускоренные устройства для обнаружения объектов и модели отслеживания для анализа потоков видео данных.
К концу обучения участники смогут:
-
Инсталлировать и настроить необходимую среду разработки, программное обеспечение и библиотеки для начала разработки.
Создайте, тренируйте и внедряйте модели глубокого обучения для анализа живых видеофайдов.
Идентифицировать, отслеживать, сегментировать и прогнозировать различные объекты в видеонаблюдениях.
Оптимизировать модели обнаружения и отслеживания объектов.
Разработать приложение для интеллектуальной видеоаналитики (IVA).
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
7 часов
YOLO (You Only Look Once) - это алгоритм, который превращается в предварительно подготовленные модели для обнаружения объектов. Он тестируется Darknet Neural Network Framework, что делает его идеальным для разработки функций компьютерного видения на основе набора данных COCO (Common Objects in Context). Последние варианты YOLO Framework, YOLOv3-v4, позволяют программам эффективно выполнять задания по локализации и классификации объектов во время работы в режиме реального времени.
Этот инструктор-управляемый, живый обучение (онлайн или онлайн) направлено на разработчиков и ученых данных, которые хотят интегрировать заранее обученные модели YOLO в свои корпоративные программы и внедрить затратно-эффективные компоненты для обнаружения объектов.
К концу обучения участники смогут:
-
Инсталлировать и настроить необходимые инструменты и библиотеки, необходимые для обнаружения объектов с помощью YOLO.
Настройка Python командной линии приложений, которые работают на основе предварительно обученных моделей YOLO.
Введение рамки предварительно обученных моделей YOLO для различных проектов компьютерного видения.
Конвертируйте существующие наборы данных для обнаружения объектов в YOLO-формат.
Понимайте основные понятия алгоритма YOLO для компьютерного видения и/или глубокого обучения.
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
14 часов
Pattern Matching - это метод, используемый для определения заданных шаблонов в изображении Его можно использовать для определения наличия определенных характеристик в захваченном изображении, например ожидаемой метки на дефектном продукте в заводской строке или указанных размерах компонента Он отличается от «Распознавания образов» (который распознает общие шаблоны, основанные на более крупных наборах связанных образцов) тем, что он конкретно диктует то, что мы ищем, а затем говорит нам, существует ли ожидаемый шаблон или нет Аудитория Инженеры и разработчики, стремящиеся разработать приложения для машинного зрения Инженеры-технолоджи, техники и менеджеры Формат курса В этом курсе представлены подходы, технологии и алгоритмы, используемые в области сопоставления шаблонов, как это применимо к Machine Vision ,.
28 часов
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
21 часов
В этом обученном, живом обучении вводится программное обеспечение, аппаратное обеспечение и сложный процесс, необходимый для создания системы распознавания лиц с нуля Распознавание лица также известно как распознавание лиц Аппаратное обеспечение, используемое в этой лаборатории, включает в себя Rasberry Pi, модуль камеры, сервоприводы (необязательно) и т Д Участники несут ответственность за приобретение этих компонентов самостоятельно Используемое программное обеспечение включает OpenCV, Linux, Python и т Д К концу этого тренинга участники смогут: Установите Linux, OpenCV и другие программные утилиты и библиотеки на Rasberry Pi Настройте OpenCV для захвата и обнаружения изображений на лице Поймите различные варианты упаковки системы Rasberry Pi для использования в средах реального мира Адаптируйте систему для различных случаев использования, включая надзор, проверку личности и т Д Аудитория Разработчики Техники оборудования / программного обеспечения Технические лица во всех отраслях промышленности Любители Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson Заметка Другие аппаратные и программные опции включают: Arduino, OpenFace, Windows и т Д Если вы хотите использовать любой из них, свяжитесь с нами, чтобы договориться ,.
14 часов
OpenCV является библиотекой программных функций для децифровки изображений с компьютерными алгоритмами. OpenCV 4 является последним OpenCV выпуском и обеспечивает оптимизированную модульность, обновленные алгоритмы и многое другое. С OpenCV 4 и Python, пользователи смогут просматривать, загружать и классифицировать изображения и видео для продвинутого восприятия изображения.
Это инструктор-управляемое, живое обучение (онлайн или онлайн) направлено на инженеров программного обеспечения, которые хотят программировать в Python с OpenCV 4 для глубокого обучения.
К концу обучения участники смогут:
-
Посмотреть, загрузить и классифицировать изображения и видео с помощью OpenCV 4.
В этом смысле мы говорим о том, что в четырех, четырех, четырех, четырех, четырех, четырех, четырех.
Используйте модели глубокого обучения и генерируйте влиятельные отчеты из изображений и видео.
-
Интерактивная лекция и дискуссия.
Много упражнений и практики.
Реализация в живой лабораторной среде.
-
Для получения персонализированного обучения на этот курс, пожалуйста, свяжитесь с нами для организации.
Last Updated:
Другие регионы
другие страны
Консалтинг
выходные Computer Vision курсы, курсы Computer Vision выходного дня, вечерние Computer Vision курсы, Computer Vision технические учебные курсы, Computer Vision буткемп, Computer Vision буткэмп, Computer Vision курсы с инструктором, Computer Vision тренинг с инструктором, выходной Computer Vision тренинг, тренинг Computer Vision выходного дня, вечерние Computer Vision курсы, Computer Vision коачинг, Computer Vision тренерство, Computer Vision тренинг, Computer Vision инструктор, Computer Vision тренер, Computer Vision коач, Computer Vision курсы, Computer Vision занятия, Computer Vision локальные, Computer Vision частные занятия, Computer Vision частные курсы, Computer Vision индивидуальный тренинг, Computer Vision индивидуальные занятия
