Des cours de formation sur la vision par ordinateur en direct, organisés localement, démontrent par des discussions interactives et la pratique manuelle les bases de la vision par ordinateur alors que les participants progressent dans la création de simples applications de vision par ordinateur La formation en vision par ordinateur est disponible en tant que «formation en direct sur site» ou «formation en direct à distance» La formation en direct sur site peut être effectuée localement dans les locaux du client Quebec ou dans les centres de formation d'entreprise NobleProg à Quebec La formation en ligne à distance est réalisée au moyen d'un ordinateur de bureau interactif et distant NobleProg Votre fournisseur de formation local.
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Nos Clients témoignent
J'ai vraiment apprécié l'approche pratique.
Kevin De Cuyper
Formation: Computer Vision with OpenCV
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L’utilisation facile de la fonctionnalité VideoCapture pour acquérir des images vidéo à partir d’un appareil photo pour ordinateur portable.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Formation: Computer Vision with OpenCV
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J'ai apprécié les conseils du formateur sur l'utilisation des outils. C'est quelque chose qui ne peut pas être obtenu à partir d'Internet et qui est très utile.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Formation: Computer Vision with OpenCV
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J'ai apprécié les conseils du formateur sur l'utilisation des outils. C'est quelque chose qui ne peut pas être obtenu à partir d'Internet et qui est très utile.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Formation: Computer Vision with OpenCV
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C'était facile à suivre.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Formation: Computer Vision with OpenCV
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Formateur était très knowlegable et très ouvert à la rétroaction sur le rythme à suivre par le contenu et les sujets que nous avons abordés. J’ai beaucoup gagné de la formation et j’ai l’impression d’avoir maintenant une bonne compréhension de la manipulation de l’image et quelques techniques pour construire un bon ensemble de formation pour un problème de classification d’image.
Anthea King - WesCEF
Formation: Computer Vision with Python
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Nos clients
Sous-catégories Computer Vision
Plans de cours Computer Vision
Nom du Cours
Durée
Aperçu
Nom du Cours
Durée
Aperçu
14 heures
SimpleCV est un framework open source, c’est-à-dire un ensemble de bibliothèques et de logiciels que vous pouvez utiliser pour développer des applications de vision. Il vous permet de travailler avec les images ou les flux vidéo provenant de webcams, de caméras Kinect, FireWire et IP ou de téléphones mobiles. Il vous aide à créer des logiciels pour que vos différentes technologies non seulement voient le monde, mais le comprennent aussi. Public Ce cours est destiné aux ingénieurs et aux développeurs souhaitant développer des applications de vision par ordinateur avec SimpleCV.
21 heures
Caffe est un cadre d'apprentissage en profondeur conçu pour l'expression, la rapidité et la modularité. Ce cours explore l’application de Caffe tant que cadre d’apprentissage approfondi pour la reconnaissance d’images en prenant comme exemple le MNIST. Public Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation de Caffe tant que cadre. Une fois ce cours terminé, les délégués seront en mesure de:
- comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de Caffe
- effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
- évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
- implémenter une production avancée telle que des modèles d'entraînement, implémenter des couches et se connecter
14 heures
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.
14 heures
Computer Vision est un domaine qui consiste à extraire, analyser et comprendre automatiquement des informations utiles à partir des médias numériques Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lisibilité Dans cette formation en ligne, les participants apprendront les bases de la vision par ordinateur au fur et à mesure de la création d'un ensemble d'applications simples de Computer Vision utilisant Python À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les bases de la vision par ordinateur Utiliser Python pour implémenter des tâches Computer Vision Construire son propre système de détection de visage, d'objet et de mouvement Public Programmeurs Python intéressés par Computer Vision Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .
21 heures
L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique. Il utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. Keras est une API de réseaux de neurones de haut niveau permettant un développement et une expérimentation rapides. Il fonctionne sur TensorFlow , CNTK ou CNTK . Cette formation en direct animée par un instructeur (sur site ou à distance) est destinée aux développeurs qui souhaitent construire une voiture autonome en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur. À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:
- Utiliser des techniques de vision par ordinateur pour identifier les voies.
- Utilisez Keras pour construire et former des réseaux de neurones convolutionnels.
- Former un modèle d'apprentissage en profondeur pour différencier les panneaux de signalisation.
- Simulez une voiture entièrement autonome.
- Conférence interactive et discussion.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire réel.
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
14 heures
L'analyse vidéo se réfère à la technologie et aux techniques utilisées pour traiter un flux vidéo. Une application commune serait de capturer et d’identifier les événements vidéo en direct à travers la détection du mouvement, la reconnaissance du visage, la foule et le nombre de véhicules, etc.
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux développeurs qui souhaitent construire des modèles de détection d'objets accélérés par matériel et de suivi pour analyser les données vidéo en streaming.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
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Installer et configurer l’environnement de développement, le logiciel et les bibliothèques nécessaires pour commencer à se développer.
Construisez, formez et déployez des modèles d’apprentissage profond pour analyser les feeds vidéo en direct.
Identifier, suivre, segmenter et prédire différents objets dans les cadres vidéo.
Optimiser la détection d’objets et les modèles de suivi.
Déployer une application d’analyse vidéo intelligente (IVA).
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
7 heures
YOLO (You Only Look Once) est un algorithme transformé en modèles pré-entraînés pour la détection d’objets. Il est testé par le cadre réseau neurale de Darknet, ce qui le rend idéal pour développer des fonctionnalités de vision informatique basées sur le ensemble de données COCO (objets communs dans le contexte). Les dernières variantes du cadre YOLO, YOLOv3-v4, permettent aux programmes d’exécuter efficacement les tâches de localisation et de classification d’objets tout en fonctionnant en temps réel.
Cette formation guidée par les instructeurs, en direct (online ou sur site) vise les développeurs et les scientifiques de données qui souhaitent incorporer des modèles YOLO pré-entraînés dans leurs programmes menés par l'entreprise et mettre en œuvre des composants rentables pour la détection d'objets.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
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Installer et configurer les outils et bibliothèques nécessaires dans la détection d'objets en utilisant YOLO.
Customize Python applications de ligne de commande qui fonctionnent sur la base de modèles YOLO pré-entraînés.
Implémenter le cadre des modèles YOLO pré-entraînés pour divers projets de vision informatique.
Convertir les données existantes pour la détection d'objets dans le format YOLO.
Comprendre les concepts fondamentaux de l’algorithme YOLO pour la vision informatique et/ou l’apprentissage profond.
-
Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
-
Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
14 heures
La correspondance de motifs est une technique utilisée pour localiser les motifs spécifiés dans une image. Il peut être utilisé pour déterminer l'existence de caractéristiques spécifiées dans une image capturée, par exemple l'étiquette attendue sur un produit défectueux dans une ligne d'usine ou les dimensions spécifiées d'un composant. Il est différent de " Pattern Recognition " (qui reconnaît les modèles généraux basés sur des collections plus importantes d'échantillons connexes) en ce qu'il dicte spécifiquement ce que nous recherchons, puis nous indique si le modèle attendu existe ou non.
- Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la correspondance de modèles tel qu'il s'applique à la Machine Vision .
28 heures
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
21 heures
Cette formation en ligne, introduite, présente le logiciel, le matériel et le processus stepbystep nécessaires pour construire un système de reconnaissance faciale à partir de zéro La reconnaissance faciale est également connue sous le nom de reconnaissance faciale Le matériel utilisé dans ce laboratoire comprend Rasberry Pi, un module de caméra, des servos (en option), etc Les participants sont responsables de l'achat de ces composants eux-mêmes Le logiciel utilisé comprend OpenCV, Linux, Python, etc À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Installez Linux, OpenCV et d'autres utilitaires et bibliothèques de logiciels sur un Rasberry Pi Configurez OpenCV pour capturer et détecter les images faciales Comprendre les différentes options pour l'emballage d'un système Rasberry Pi pour une utilisation dans des environnements réels Adapter le système pour une variété de cas d'utilisation, y compris la surveillance, la vérification d'identité, etc Public Développeurs Techniciens en matériel / logiciel Des personnes techniques dans toutes les industries Amateurs Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson Remarque Les autres options matérielles et logicielles incluent: Arduino, OpenFace, Windows, etc Si vous souhaitez utiliser l'un d'entre eux, veuillez nous contacter pour organiser .
14 heures
OpenCV est une bibliothèque de fonctionnalités de programmation pour déchiffrer des images avec des algorithmes informatiques. OpenCV 4 est la dernière version OpenCV et offre une modularité optimisée, des algorithmes mis à jour et plus encore. Avec OpenCV 4 et Python, les utilisateurs seront en mesure de voir, charger et classifier les images et les vidéos pour la reconnaissance d'image avancée.
Cette formation guidée par l'instructeur, en direct (online ou sur site) est destinée aux ingénieurs logiciels qui souhaitent programmer dans Python avec OpenCV 4 pour l'apprentissage profond.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
-
Voir, charger et classifier les images et les vidéos en utilisant OpenCV 4.
Il s’agit de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage de l’apprentissage.
Exécuter des modèles d’apprentissage profond et générer des rapports impactants à partir de images et de vidéos.
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Lecture et discussion interactives.
Beaucoup d’exercices et de pratiques.
La mise en œuvre dans un environnement de laboratoire en direct.
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Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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