
로컬, 강사 라이브 컴퓨터 비전 교육 과정은 대화 형 토론 및 handson 간단한 컴퓨터 비전 애플 리케이션의 생성을 통해 참가자로서 컴퓨터 비전의 기초 연습을 통해 보여줍니다 컴퓨터 비전 교육은 "현장 실습"또는 "원격 실습"으로 제공됩니다 현장 실습은 고객 구내에서 현지에서 실시 할 수 있습니다 대한민국 또는 NobleProg 기업 교육 센터에서 대한민국 원격 라이브 교육은 대화 형 원격 데스크톱을 통해 수행됩니다 NobleProg 지역 교육 제공자.
Machine Translated
회원 평가
직접 접근 방식
Kevin De Cuyper
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
랩탑 카메라에서 비디오 이미지를 얻기 위해 VideoCapture 기능을 쉽게 사용할 수 있습니다.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
나는 도구를 사용하는 방법에 대해 트레이너가 제공 한 조언을 즐겼습니다. 이것은 인터넷에서 얻을 수 없으며 매우 유용합니다 ..
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
나는 도구를 사용하는 방법에 대해 트레이너가 제공 한 조언을 즐겼습니다. 이것은 인터넷에서 얻을 수 없으며 매우 유용합니다 ..
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
따라하기 쉽습니다.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
트레이너는 매우 잘 알고 있었고 콘텐츠와 우리가 다루는 주제를 통해 갈 수있는 속도에 대한 피드백에 매우 개방적이었다. 나는 훈련에서 많은 것을 얻었고 이미지 분류 문제에 대한 좋은 교육 세트를 구축하기위한 이미지 조작과 몇 가지 기술을 잘 이해하고 있는 것처럼 느낍니다.
Anthea King - WesCEF
Course: Computer Vision with Python
Machine Translated
컴퓨터 비전코스 개요
청중
이 과정은 SimpleCV로 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 개발하려는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.
본 과목은 MNIST를 이용한 이미지 인식을위한 CEPE의 심도있는 학습 틀로서의 Caffe 의 응용을 탐구한다.
청중
이 과정은 Caffe 를 프레임 워크로 사용하는 데 관심이있는 Deep Learning 연구원 및 엔지니어에게 적합합니다.
이 과정을 마치면 대표단은 다음을 수행 할 수 있습니다.
- Caffe 의 구조와 전개 메커니즘 이해
- 설치 / 생산 환경 / 아키텍처 작업 및 구성 수행
- 코드 품질 평가, 디버깅 수행, 모니터링
- 교육 모델, 레이어 및 로깅 구현과 같은 고급 제작 구현
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.
강사가 진행하는이 실제 교육에서 참가자는 Python 사용하여 간단한 Computer 비전 응용 프로그램을 만들면서 Computer Vision의 기본 사항을 학습합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다.
- Computer 비전의 기본 사항 이해
- Python 을 사용하여 Computer 비전 작업 구현
- 자신의 얼굴, 대상 및 모션 감지 시스템 구축
청중
- Computer 비전에 관심있는 Python 프로그래머
과정 형식
- 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 실무 연습
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.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 하드웨어 가속화된 개체 탐지 및 추적 모델을 구축하여 스트리밍 비디오 데이터를 분석하고자하는 개발자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
개발을 시작하는 데 필요한 개발 환경, 소프트웨어 및 도서관을 설치하고 설정합니다. 구축, 훈련 및 깊은 학습 모델을 배치하여 라이브 비디오 피드를 분석합니다. 식별, 추적, 분류 및 비디오 프레임 내에서 다른 개체를 예측합니다. 객체 탐지 및 추적 모델을 최적화합니다. 똑똑한 비디오 분석 (IVA) 응용 프로그램을 개발하십시오.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 사전 훈련 된 YOLO 모델을 기업 지향 프로그램에 통합하고 개체 탐지에 비용 효율적인 구성 요소를 구현하고자하는 후원 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
YOLO를 사용하여 개체 탐지에 필요한 필요한 도구와 도서관을 설치하고 설정합니다. 사전 훈련된 YOLO 모델을 기반으로 작동하는 Python 명령 라인 응용 프로그램을 사용자 정의합니다. 다양한 컴퓨터 비전 프로젝트에 대한 사전 훈련 된 YOLO 모델의 프레임 워크를 구현합니다. 개체 탐지에 대한 기존 데이터 세트를 YOLO 형식으로 변환합니다. 컴퓨터 비전 및/또는 깊은 학습을 위한 YOLO 알고리즘의 기본 개념을 이해하십시오.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
코스 형식
- 이 과정은 Machine Vision 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근법, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.
Audience
This course is directed at engineers and architects seeking to utilize OpenCV for computer vision projects
이 강사가 이끄는 라이브 훈련 (온라인 또는 온라인)은 깊은 학습을 위해 Python와 OpenCV 4에서 프로그램하고자하는 소프트웨어 엔지니어를 대상으로합니다.
이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 :
보기, 로드 및 이미지 및 비디오를 사용하여 분류 OpenCV 4. [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] [중고] 깊은 학습 모델을 실행하고 이미지와 비디오에서 영향력있는 보고서를 생성합니다.
코스의 형식
인터랙티브 강의 및 토론 많은 연습과 연습이 있습니다. 라이브 실험실 환경에서 핸드-온 구현.
코스 Customization 옵션
이 과정에 대한 사용자 지정 훈련을 요청하려면 저희에게 연락하여 배치하십시오.
Last Updated: