Cursos de Visão Computacional | Cursos de Computer Vision

Cursos de Visão Computacional

Os cursos de treinamento ao vivo da Computer Vision demonstram, através da discussão interativa e prática prática, os fundamentos da Visão Computacional, à medida que os participantes passam pela criação de aplicativos simples de Visão Computacional O treinamento em Visão Computacional está disponível como "treinamento ao vivo no local" ou "treinamento remoto ao vivo" Treinamento ao vivo no local pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Brasil ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Brasil O treinamento ao vivo remoto é realizado por meio de uma área de trabalho remota e interativa NobleProg seu provedor de treinamento local.

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Subcategorias Visão Computacional

Programa de curso Visão Computacional

Nome do Curso
Duration
Overview
Nome do Curso
Duration
Overview
21 hours
Overview
Caffe é uma framework de deep learning construída com os modelos de expressão, velocidade e modularidade em mente. Este curso explora a aplicação do Caffe como uma framework para o reconhecimento de imagem.
Depois de completar o curso os participantes poderão:
- Entender a estrutura do Caffe e os mecanismos de despacho
- Monitorar a qualidade do código, debugging etc...
14 hours
Overview
Marvin é uma estrutura extensível, multi-plataforma, de código aberto de imagem e processamento de vídeo desenvolvida em Java. os desenvolvedores podem usar Marvin para manipular imagens, extrair recursos de imagens para tarefas de classificação, gerar figuras de forma algorithmically, processar conjuntos de dados de arquivo de vídeo e configurar a automação de teste de unidade.

alguns dos aplicativos de vídeo Marvin & #39; s incluem filtragem, realidade aumentada, rastreamento de objetos e detecção de movimento.

neste ministrado por instrutor, os participantes do curso ao vivo aprenderão os princípios de análise de imagem e vídeo e utilizarão o Marvin Framework e seus algoritmos de processamento de imagem para construir sua própria aplicação.

formato do curso

- os princípios básicos de análise de imagem, análise de vídeo e Marvin Framework são introduzidos pela primeira vez. Os alunos recebem tarefas baseadas em projetos que lhes permitem praticar os conceitos aprendidos. Até o final da aula, os participantes terão desenvolvido seu próprio aplicativo usando o Marvin Framework e bibliotecas.
28 hours
Overview
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) é uma biblioteca BSD de código aberto que inclui várias centenas de algoritmos de visão computacional.

Público

Este curso é dirigido a engenheiros e arquitetos que buscam utilizar o OpenCV para projetos de visão computacional.
14 hours
Overview
Correspondência de padrões é uma técnica usada para localizar padrões especificados em uma imagem. Ele pode ser usado para determinar a existência de características especificadas dentro de uma imagem capturada, por exemplo, o rótulo esperado em um produto defeituoso em uma linha de fábrica ou as dimensões especificadas de um componente. É diferente de " Pattern Recognition " (que reconhece padrões gerais baseados em coleções maiores de amostras relacionadas) na medida em que determina especificamente o que estamos procurando, então nos diz se o padrão esperado existe ou não.

Formato do Curso

- Este curso apresenta as abordagens, tecnologias e algoritmos usados no campo de correspondência de padrões, conforme se aplica à Machine Vision .
14 hours
Overview
Computer Visão por Computer é um campo que envolve extrair, analisar e compreender automaticamente informações úteis da mídia digital. Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e legibilidade de código.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão o básico sobre a Visão Computer enquanto avançam na criação do conjunto de aplicativos simples de Visão Computer usando o Python .

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

- Entenda os conceitos básicos da Visão Computer
- Use o Python para implementar tarefas do Computer Vision
- Construa seus próprios sistemas de detecção de rosto, objeto e movimento

Público

- Programadores Python interessados em Visão Computer

Formato do curso

- Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática prática
21 hours
Overview
Este treinamento ao vivo com instrutor introduz o software, o hardware e o processo passo a passo necessários para criar um sistema de reconhecimento facial do zero Reconhecimento Facial é também conhecido como Reconhecimento Facial O hardware usado neste laboratório inclui o Rasberry Pi, um módulo de câmera, servos (opcional), etc Os participantes são responsáveis ​​pela compra desses componentes O software usado inclui OpenCV, Linux, Python, etc No final deste treinamento, os participantes serão capazes de: Instale o Linux, OpenCV e outros utilitários de software e bibliotecas em um Rasberry Pi Configure o OpenCV para capturar e detectar imagens faciais Entenda as várias opções para empacotar um sistema Rasberry Pi para uso em ambientes reais Adaptar o sistema para uma variedade de casos de uso, incluindo vigilância, verificação de identidade, etc Público Desenvolvedores Técnicos de hardware / software Técnicos de todas as indústrias Hobbyists Formato do curso Palestra parcial, parte discussão, exercícios e prática handson pesada Nota Outras opções de hardware e software incluem: Arduino, OpenFace, Windows, etc Se você deseja usar qualquer um desses, entre em contato conosco para agendar .
21 hours
Overview
Deep learning is a subfield of machine learning. It uses methods based on learning data representations and structures such as neural networks.

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 (onsite or remote) 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 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.
14 hours
Overview
SimpleCV é uma estrutura de código aberto - o que significa que é uma coleção de bibliotecas e softwares que você pode usar para desenvolver aplicativos de visão. Ele permite que você trabalhe com as imagens ou fluxos de vídeo provenientes de webcams, Kinects, câmeras FireWire e IP ou telefones celulares. Ele ajuda você a criar softwares para que suas várias tecnologias não apenas vejam o mundo, mas também o compreendam.

Público

Este curso é direcionado a engenheiros e desenvolvedores que buscam desenvolver aplicativos de visão computacional com o SimpleCV.
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