
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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컴퓨터 비전코스 개요
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
일부의 마 빈 & #39; s 비디오 응용 프로그램에는 필터링, 증강 현실, 개체 추적 및 동작 감지가 포함 됩니다.
이 강사 주도에서
, 라이브 코스 참가자는 이미지 및 비디오 분석의 원리를 배우고 자신의 응용 프로그램을 구성 하는 마 빈 프레임 워크 및 이미지 처리 알고리즘을 활용 합니다.
코스의
형식
- 이미지 분석, 비디오 분석 및 마 빈 프레임 워크의 기본 원칙을 먼저 소개 합니다. 학생 들은 배운 개념을 연습할 수 있는 프로젝트 기반 작업이 주어 집니다. 수업이 끝날 때까지, 참가자 들은 마 빈 프레임 워크와 라이브러리를 사용 하 여 자신의 응용 프로그램을 개발 한 것입니다.
청중
이 과정은 컴퓨터 비전 프로젝트에 OpenCV 를 활용하려는 엔지니어 및 건축가를 대상으로합니다.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
코스 형식
- 이 과정은 Machine Vision 적용되는 패턴 매칭 분야에서 사용되는 접근법, 기술 및 알고리즘을 소개합니다.
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
Keras is a high-level neural networks API for fast development and experimentation. It runs on top of TensorFlow, CNTK, or Theano.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at developers who wish to build a self-driving car (autonomous vehicle) using deep learning techniques.
By the end of this training, participants will be able to:
- Use computer vision techniques to identify lanes.
- Use Keras to build and train convolutional neural networks.
- Train a deep learning model to differentiate traffic signs.
- Simulate a fully autonomous car.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
청중
이 과정은 SimpleCV로 컴퓨터 비전 응용 프로그램을 개발하려는 엔지니어 및 개발자를 대상으로합니다.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
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This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at backend 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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.