
Τοπικά, καθοδηγούμενα από εκπαιδευτές ζωντανά προγράμματα κατάρτισης Computer Vision επιδεικνύουν μέσω της διαλογικής συζήτησης και πρακτικής άσκησης τα βασικά στοιχεία του Computer Vision ως συμμετέχοντες, μέσω της δημιουργίας απλών εφαρμογών του Computer Vision. Η κατάρτιση Computer Vision είναι διαθέσιμη ως "onsite live training" ή "remote live training". Η επιτόπια κατάρτιση σε πραγματικό χρόνο μπορεί να πραγματοποιηθεί σε τοπικό επίπεδο στις εγκαταστάσεις του πελάτη Ελλάδα ή σε εταιρικά κέντρα κατάρτισης NobleProg στο Ελλάδα . Η απομακρυσμένη ζωντανή προπόνηση πραγματοποιείται μέσω μιας διαδραστικής, απομακρυσμένης επιφάνειας εργασίας. NobleProg - Ο τοπικός παροχέας εκπαίδευσης
Machine Translated
Testimonials
Η πρακτική προσέγγιση
Kevin De Cuyper
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Η εύκολη χρήση της λειτουργικότητας VideoCapture για την απόκτηση εικόνων βίντεο από κάμερα με φορητό υπολογιστή.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Απολάμβανα τις συμβουλές που έδωσε ο εκπαιδευτής σχετικά με τον τρόπο χρήσης των εργαλείων. Αυτό είναι κάτι που δεν μπορεί να πάρει από το διαδίκτυο και είναι πολύ χρήσιμο.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Απολάμβανα τις συμβουλές που έδωσε ο εκπαιδευτής σχετικά με τον τρόπο χρήσης των εργαλείων. Αυτό είναι κάτι που δεν μπορεί να πάρει από το διαδίκτυο και είναι πολύ χρήσιμο.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Ήταν εύκολο να το ακολουθήσεις.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Course: Computer Vision with OpenCV
Machine Translated
Εκπαιδευτής ήταν πολύ knowlegable και πολύ ανοικτή σε ανατροφοδότηση σχετικά με το τι ρυθμό να περάσουν από το περιεχόμενο και τα θέματα που καλύπτονται. Κέρδισα πολλά από την εκπαίδευση και αισθάνομαι σαν να έχω τώρα μια καλή κατανόηση της χειραγώγησης της εικόνας και ορισμένες τεχνικές για την οικοδόμηση ενός καλού σετ κατάρτισης για ένα πρόβλημα ταξινόμησης εικόνας.
Anthea King - WesCEF
Course: Computer Vision with Python
Machine Translated
Computer Vision Subcategories
Computer Vision Course Outlines
- Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της ανίχνευσης αντικειμένων. Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το YOLOv7 για εργασίες ανίχνευσης αντικειμένων. Εκπαιδεύστε και δοκιμάστε προσαρμοσμένα μοντέλα ανίχνευσης αντικειμένων χρησιμοποιώντας το YOLOv7. Ενσωματώστε το YOLOv7 με άλλα πλαίσια και εργαλεία υπολογιστικής όρασης. Αντιμετωπίστε κοινά ζητήματα που σχετίζονται με την υλοποίηση του YOLOv7.
- Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση. Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση. Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.
- Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.
- κατανοήσουν τη δομή και τους μηχανισμούς ανάπτυξης του Caffe
- εκτελέστε εργασίες εγκατάστασης / περιβάλλοντος παραγωγής / αρχιτεκτονικής και διαμόρφωση
- να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει εντοπισμό σφαλμάτων, παρακολούθηση
- να εφαρμόσουν προηγμένη παραγωγή όπως μοντέλα εκπαίδευσης, υλοποίηση στρώσεων και καταγραφή
- 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.
- Κατανοήστε τα βασικά στοιχεία του Computer Vision
- Χρησιμοποιήστε την Python για να υλοποιήσετε τις εργασίες του Computer Vision
- Δημιουργήστε τα δικά τους συστήματα προσώπου, αντικειμένων και ανίχνευσης κίνησης
- Python προγραμματιστές της Python ενδιαφέρονται για το Computer Vision
- Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση
- Χρησιμοποιήστε τεχνικές ηλεκτρονικής όρασης για τον εντοπισμό λωρίδων.
- Χρησιμοποιήστε το Keras για να δημιουργήσετε και να εκπαιδεύσετε συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα.
- Εκπαιδεύστε ένα μοντέλο βαθιάς μάθησης για να διαφοροποιήσετε τα σήματα κυκλοφορίας.
- Προσομοιώστε ένα πλήρως αυτόνομο αυτοκίνητο.
- Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
- Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
- Χειροκίνητη υλοποίηση σε εργασιακό περιβάλλον.
- Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσετε.
-
Εγκαταστήστε και ρυθμίστε το αναγκαίο περιβάλλον ανάπτυξης, λογισμικό και βιβλιοθήκες για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη.
Κατασκευάστε, εκπαιδεύστε και αναπτύξτε μοντέλα βαθιάς μάθησης για να αναλύσετε ζωντανά βιντεοπαιχνίδια.
Αναγνωρίστε, παρακολουθήστε, κατακερματίστε και προβλέψτε διαφορετικά αντικείμενα μέσα στα πλαίσια βίντεο.
Η βελτιστοποίηση των μοντέλων ανίχνευσης και παρακολούθησης αντικειμένων.
Εφαρμογή έξυπνης ανάλυσης βίντεο (IVA).
-
Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
Πολλές ασκήσεις και πρακτικές.
Hands-on εφαρμογή σε ένα ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.
-
Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.
-
Εγκαταστήστε και ρυθμίστε τα απαραίτητα εργαλεία και βιβλιοθήκες που απαιτούνται στην ανίχνευση αντικειμένων χρησιμοποιώντας το YOLO.
Προσαρμογή Python εφαρμογών γραμμής εντολών που λειτουργούν με βάση τα προετοιμασμένα μοντέλα YOLO.
Εφαρμόστε το πλαίσιο των προετοιμασμένων μοντέλων YOLO για διάφορα έργα οπτικής υπολογιστή.
Μετατρέψτε τα υπάρχοντα σύνολα δεδομένων για την ανίχνευση αντικειμένων σε μορφή YOLO.
Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες του αλγόριθμου YOLO για την οπτική υπολογιστή και / ή βαθιά μάθηση.
-
Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
Πολλές ασκήσεις και πρακτικές.
Hands-on εφαρμογή σε ένα ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.
-
Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.
- Αυτό το μάθημα εισάγει τις προσεγγίσεις, τις τεχνολογίες και τους αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται στο πεδίο αντιστοίχισης προτύπων όπως αυτό ισχύει για το Machine Vision .
- Install Linux, OpenCV and other software utilities and libraries on a Rasberry Pi.
- Configure OpenCV to capture and detect facial images.
- Understand the various options for packaging a Rasberry Pi system for use in real-world environments.
- Adapt the system for a variety of use cases, including surveillance, identity verification, etc.
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- Other hardware and software options include: Arduino, OpenFace, Windows, etc. If you wish to use any of these, please contact us to arrange.
-
Προβολή, φόρτωση και ταξινόμηση εικόνων και βίντεο χρησιμοποιώντας OpenCV 4.
Εφαρμόστε βαθιά μάθηση σε OpenCV 4 με TensorFlow και Keras.
Εκτελέστε μοντέλα βαθιάς μάθησης και δημιουργήστε εντυπωσιακές αναφορές από εικόνες και βίντεο.
-
Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
Πολλές ασκήσεις και πρακτικές.
Hands-on εφαρμογή σε ένα ζωντανό εργαστήριο περιβάλλον.
-
Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.
Last Updated: