
Lokale, instruktorierte Live-Computer-Vision-Schulungen demonstrieren durch interaktive Diskussionen und praktizieren die Grundlagen von Computer Vision, während die Teilnehmer Schritt für Schritt durch die Erstellung einfacher Computer Vision-Apps gehen Computer Vision Training ist als "Live-Training vor Ort" oder "Remote-Live-Training" verfügbar Onsite Live Training kann vor Ort bei Kunden durchgeführt werden Österreich oder in NobleProg Corporate Trainingszentren in Österreich Remote-Live-Training wird über einen interaktiven Remote-Desktop durchgeführt NobleProg Ihr lokaler Trainingsanbieter.
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Erfahrungsberichte
Ich habe den praktischen Ansatz wirklich genossen.
Kevin De Cuyper
Kurs: Computer Vision with OpenCV
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Die einfache Verwendung der VideoCapture-Funktionalität zum Erfassen von Videobildern von einer Laptop-Kamera.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
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Ich habe die Empfehlungen des Trainers zur Verwendung der Tools genossen. Dies ist etwas, das nicht aus dem Internet erhalten werden kann und sehr nützlich ist.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
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Ich habe die Empfehlungen des Trainers zur Verwendung der Tools genossen. Dies ist etwas, das nicht aus dem Internet erhalten werden kann und sehr nützlich ist.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
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Es war leicht zu folgen.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Kurs: Computer Vision with OpenCV
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Trainer war sehr bekannt und sehr offen für Feedback darüber, welches Tempo durch den Inhalt und die Themen, die wir behandelt. Ich habe viel aus dem Training gewonnen und habe das Gefühl, dass ich jetzt ein gutes Verständnis von Bildmanipulation und einige Techniken zum Aufbau eines guten Trainingssets für ein Imageklassifizierungsproblem habe.
Anthea King - WesCEF
Kurs: Computer Vision with Python
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Computer Vision Unterkategorien
Computer Vision Kurspläne
Publikum
Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entwickler, die Computer Vision-Anwendungen mit SimpleCV entwickeln möchten.
In diesem Kurs wird die Anwendung von Caffe als Deep-Learning-Framework für die Bilderkennung am Beispiel von MNIST erläutert
Publikum
Dieser Kurs eignet sich für Deep Learning Forscher und Ingenieure, die Caffe als Framework nutzen Caffe .
Nach Abschluss dieses Kurses haben die Teilnehmer folgende Möglichkeiten:
- die Struktur und die Bereitstellungsmechanismen von Caffe verstehen
- Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchführen
- Codequalität beurteilen, Debugging und Überwachung durchführen
- Implementieren Sie fortschrittliche Produktionsmethoden wie Schulungsmodelle, Implementieren von Ebenen und Protokollierung
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.
In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Computer Vision kennen, während sie mit Python Reihe einfacher Computer Vision-Anwendungen erstellen.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Grundlegendes zu Computer Vision
- Verwenden Sie Python , um Computer Vision-Aufgaben zu implementieren
- Erstellen Sie eigene Systeme zur Gesichts-, Objekt- und Bewegungserkennung
Publikum
- Python Programmierer, die sich für Computer Vision interessieren
Format des Kurses
- Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
Keras ist eine High-Level-API für neuronale Netze für schnelle Entwicklung und Experimente. Es läuft auf TensorFlow , CNTK oder Theano.
Dieses von Lehrern geleitete Live-Training (vor Ort oder per Fernzugriff) richtet sich an Entwickler, die ein selbstfahrendes Auto mit vertieften Lerntechniken bauen möchten.
Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
- Verwenden Sie Computer Vision-Techniken, um Fahrspuren zu identifizieren.
- Verwenden Sie Keras , um Faltungs-Neuronale Netze aufzubauen und zu trainieren.
- Trainieren Sie ein Deep-Learning-Modell, um Verkehrszeichen zu unterscheiden.
- Simulieren Sie ein völlig autonomes Auto.
Format des Kurses
- Interaktiver Vortrag und Diskussion.
- Viele Übungen und Übungen.
- Praktische Implementierung in einer Live-Laborumgebung.
Anpassungsoptionen für den Kurs
- Um ein individuelles Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren.
Dieser Instructor-Leid, Live-Training (online oder OnSite) richtet sich an Entwickler, die Hardware-Accelerated Object Detection und Tracking-Modelle bauen möchten, um Streaming-Video-Daten zu analysieren.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Installieren und konfigurieren Sie die notwendigen Entwicklungsumgebung, Software und Bibliotheken, um zu entwickeln. Bauen, trainieren und implementieren Sie Deep Learning-Modelle, um Live-Video-Feeds zu analysieren. Identifizieren, verfolgen, segmen und voraussagen verschiedene Objekte innerhalb von Videoframes. Optimieren Sie Objektdetektion und Tracking-Modelle. Entwickeln Sie eine intelligente Videoanalyse (IVA) Anwendung.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
Dieser Instructor-Leid, Live-Training (Online oder OnSite) richtet sich an Backend-Entwickler und Datenwissenschaftler, die vorbereitete YOLO-Modelle in ihre Enterprise-driven Programme integrieren und kosteneffiziente Komponenten für Objekt-Detektion implementieren möchten.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Installieren und konfigurieren Sie die erforderlichen Tools und Bibliotheken, die in der Objektdetektion mit YOLO erforderlich sind. Personalisieren Python Kommando-Linie-Anwendungen, die auf der Grundlage von pre-trained YOLO-Modellen funktionieren. Implementieren Sie das Rahmen für vorbereitete YOLO-Modelle für verschiedene Computer Vision-Projekte. Konvertieren Sie bestehende Datensätze für Objektdetektion in YOLO-Format. Verständnis der grundlegenden Konzepte des YOLO-Algorithms für Computervision und/oder tiefer Lernen.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
Format des Kurses
- Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Pattern Matching für Machine Vision .
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
Dieser Instructor-leitet, Live-Training (Online oder OnSite) richtet sich an Software-Ingenieure, die in Python mit OpenCV 4 für tiefe Lernen programmieren möchten.
Am Ende dieser Ausbildung können die Teilnehmer:
Anzeigen, Laden und Klassifizieren von Bildern und Videos mit OpenCV 4. Und siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe, siehe! Laden Sie tiefe Lernmodelle aus und generieren Sie beeindruckende Berichte aus Bildern und Videos.
Format des Kurses
Interaktive Unterricht und Diskussion. Viele Übungen und Übungen. Hand-on Implementierung in einem Live-Lab-Umfeld.
Kursanpassungsoptionen
Um eine benutzerdefinierte Ausbildung für diesen Kurs zu beantragen, wenden Sie sich bitte an uns, um zu arrangieren.
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