
インストラクターが地元の生きているコンピュータビジョントレーニングコースでは、インタラクティブなディスカッションを通して、参加者が簡単なコンピュータービジョンアプリケーションの作成を進める中で、コンピュータービジョンの基礎を練習します。コンピュータビジョントレーニングは、オンサイトライブトレーニングまたはリモートライブトレーニングとして利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー
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お客様の声
私は真に実践的なアプローチを楽しんだ。
Kevin De Cuyper
コース: Computer Vision with OpenCV
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ラップトップカメラからビデオ画像を取得するためのVideoCapture機能の使いやすい。
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
コース: Computer Vision with OpenCV
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私は、トレーナーがツールの使い方についてアドバイスしたことを楽しんだ。これはインターネットから得られないものであり、非常に便利です。
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
コース: Computer Vision with OpenCV
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私は、トレーナーがツールの使い方についてアドバイスしたことを楽しんだ。これはインターネットから得られないものであり、非常に便利です。
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
コース: Computer Vision with OpenCV
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それは従うのは簡単でした。
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
コース: Computer Vision with OpenCV
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トレーナーは非常に知られており、コンテンツと私たちが取り上げたトピックを通過するペースについてのフィードバックに非常にオープンでした。私はトレーニングから多くを得て、画像分類の問題に対する良いトレーニングセットを構築するための画像操作といくつかのテクニックを把握しているような気がします。
Anthea King - WesCEF
コース: Computer Vision with Python
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コンピュータビジョンコース概要
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
観客
このコースは、SimpleCVを使用してコンピュータビジョンアプリケーションを開発しようとしているエンジニアおよび開発者を対象としています。
このコースでは、例としてMNISTを使用して、画像認識のためのディープラーニングフレームワークとしてのCaffeの適用を探ります。
観客
このコースは、 Caffeをフレームワークとして利用することに興味のあるDeep Learning研究者やエンジニアに適しています。
このコースを修了すると、参加者は次のことができるようになります。
- Caffeの構造と展開メカニズムを理解する
- インストール/本番環境/アーキテクチャのタスクと設定を実行する
- コード品質の評価、デバッグの実行、監視
- トレーニングモデル、レイヤの実装、ロギングなどの高度なプロダクションの実装
コースの形式
- このコースでは、 Machine Visionに適用されるパターンマッチングの分野で使用されるアプローチ、テクノロジ、およびアルゴリズムを紹介します。
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.
この実習で使用するハードウェアには、ラズベリー Pi、カメラモジュール、サーボ (オプション) などがあります。参加者は、これらのコンポーネント自体を購入する責任があります。使用されるソフトウェアには、OpenCV、Linux、Python などが含まれています
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:
- は、ラズベリー Pi に Linux、OpenCV、およびその他のソフトウェアユーティリティとライブラリをインストールします。
- をキャプチャし、顔の画像を検出する OpenCV を設定します。
- は、実際の環境で使用するためにラズベリー Pi システムをパッケージングするためのさまざまなオプションを理解しています。
- は、監視、身元確認など、さまざまな使用例に合わせてシステムを適応させます
観客
- 開発者
- ハードウェア/ソフトウェア技術者
全産業における - 技術者
- 愛好家
コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
ノート
- その他のハードウェアおよびソフトウェアのオプションが含まれます: Arduino、OpenFace、窓、など。あなたがこれらのいずれかを使用したい場合は、手配するために私達に連絡してください。
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python を使用した単純なコンピュータビジョンアプリケーションのセットの作成をステップとして、コンピュータビジョンの基本を学習します。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:
- コンピュータビジョンの基本を理解する
- Python を使用してコンピュータビジョンタスクを実装する
- は、独自の顔、オブジェクト、およびモーション検出システムを構築する
観客
- Python プログラマは、コンピュータビジョン
に興味を持って コース の
形式
- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
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:
- 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:
- 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 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.