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.
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회원 평가
직접 접근 방식
Kevin De Cuyper
Course: Computer Vision with OpenCV
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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
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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
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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
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따라하기 쉽습니다.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Course: Computer Vision with OpenCV
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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
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컴퓨터 비전코스 개요
코스 이름
Duration
Overview
코스 이름
Duration
Overview
28 시간
Overview
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 시간
Overview
SimpleCV는 오픈 소스 프레임 워크입니다. 즉, 시각 응용 프로그램을 개발할 때 사용할 수있는 라이브러리 및 소프트웨어 모음입니다. 웹캠, Kinect, FireWire 및 IP 카메라 또는 휴대폰에서 가져온 이미지 또는 비디오 스트림을 사용하여 작업 할 수 있습니다. 다양한 기술을 세상을 볼 수있을뿐만 아니라 이해하는 소프트웨어를 만드는 데 도움이됩니다.
청중
이 과정은 SimpleCV로 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 개발하려는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.
청중
이 과정은 SimpleCV로 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 개발하려는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.
21 시간
Overview
Caffe 는 표현, 속도 및 모듈성을 염두에 둔 심층적 인 학습 프레임 워크입니다.
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
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
14 시간
Overview
패턴 일치는 이미지 내에서 지정된 패턴을 찾는 데 사용되는 기술입니다. 캡처 된 이미지 내에서 지정된 특성의 존재 여부를 결정하는 데 사용할 수 있습니다 (예 : 공장 라인의 결함있는 제품의 예상 레이블 또는 구성 요소의 지정된 치수). 그것은 우리가 찾고있는 것을 구체적으로 지시한다는 점에서 " Pattern Recognition "(관련 샘플의 더 큰 컬렉션을 기반으로 일반적인 패턴을 인식)과 다르며 예상 패턴이 존재하는지 여부를 알려줍니다.
코스 형식
- 이 과정은 Machine Vision 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근법, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.
코스 형식
- 이 과정은 Machine Vision 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근법, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.
14 시간
Overview
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 시간
Overview
이 강사가 진행된 실습에서는 처음부터 안면 인식 시스템을 구축하는 데 필요한 소프트웨어, 하드웨어 및 stepbystep 프로세스를 소개합니다 얼굴 인식은 얼굴 인식이라고도합니다 이 실험실에서 사용되는 하드웨어에는 Rasberry Pi, 카메라 모듈, servos (옵션) 등이 포함됩니다 참가자는 이러한 구성 요소를 직접 구매해야합니다 사용 된 소프트웨어에는 OpenCV, Linux, Python 등이 포함됩니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 Rasberry Pi에 Linux, OpenCV 및 기타 소프트웨어 유틸리티 및 라이브러리를 설치하십시오 얼굴 이미지를 캡처하고 탐지하도록 OpenCV를 구성합니다 실제 환경에서 사용하기 위해 Rasberry Pi 시스템을 패키징하기위한 다양한 옵션을 이해하십시오 감시, 신원 확인 등을 포함한 다양한 유스 케이스에 맞게 시스템을 수정하십시오 청중 개발자 하드웨어 / 소프트웨어 기술자 모든 산업 분야의 기술 인력 애호가 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 노트 기타 하드웨어 및 소프트웨어 옵션으로는 Arduino, OpenFace, Windows 등이 있습니다 이들 중 하나를 사용하려면 문의하여 협의하십시오 .
14 시간
Overview
Computer 비전은 디지털 미디어에서 유용한 정보를 자동으로 추출, 분석 및 이해하는 분야입니다. Python 은 명확한 구문 및 코드 가독성으로 유명한 고수준 프로그래밍 언어입니다.
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
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
21 시간
Overview
This instructor-led, live training in 대한민국 (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 시간
Overview
This instructor-led, live training in 대한민국 (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 시간
Overview
This instructor-led, live training in 대한민국 (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 시간
Overview
This instructor-led, live training in 대한민국 (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.
향후컴퓨터 비전 코스
2021-05-03 10:00:00
14 hours
2021-05-10 10:00:00
14 hours
2021-05-19 10:00:00
14 hours
2021-05-27 10:00:00
14 hours
2021-06-08 10:00:00
21 hours
Other countries
Consulting
주말컴퓨터 비전코스, 밤의컴퓨터 비전트레이닝, 컴퓨터 비전부트 캠프, 컴퓨터 비전 강사가 가르치는, 주말컴퓨터 비전교육, 밤의컴퓨터 비전과정, 컴퓨터 비전코칭, 컴퓨터 비전강사, 컴퓨터 비전트레이너, 컴퓨터 비전교육 과정, 컴퓨터 비전클래스, 컴퓨터 비전현장, 컴퓨터 비전개인 강좌, 컴퓨터 비전1 대 1 교육
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