
Los cursos de capacitación en vivo, dirigidos por un instructor, demuestran a través de la discusión interactiva y práctica las bases de la visión por computador como participantes a través de la creación de aplicaciones simples de visión por computador.
El entrenamiento de la visión de computadora está disponible como "entrenamiento vivo en el sitio" o "entrenamiento vivo alejado". El entrenamiento en vivo se puede realizar localmente en las instalaciones del cliente en Colombia o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Colombia. El entrenamiento remoto en vivo se lleva a cabo por medio de un escritorio remoto interactivo.
NobleProg--su proveedor de capacitación local
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Testimonios
Realmente disfruté el enfoque práctico.
Kevin De Cuyper
Curso: Computer Vision with OpenCV
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El uso fácil de la funcionalidad VideoCapture para adquirir imágenes de video desde una cámara portátil.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Computer Vision with OpenCV
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Disfruté los consejos dados por el capacitador sobre cómo usar las herramientas. Esto es algo que no se puede obtener de internet y es muy útil.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Computer Vision with OpenCV
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Disfruté los consejos dados por el capacitador sobre cómo usar las herramientas. Esto es algo que no se puede obtener de internet y es muy útil.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Computer Vision with OpenCV
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Fue fácil de seguir.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Curso: Computer Vision with OpenCV
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Trainer era muy knowlegable y muy abierto a la retroalimentación sobre qué ritmo para ir a través del contenido y los temas que cubrimos. Gané mucho con el entrenamiento y siento que ahora tengo una buena comprensión de la manipulación de imágenes y algunas técnicas para construir un buen conjunto de entrenamiento para un problema de clasificación de imágenes.
Anthea King - WesCEF
Curso: Computer Vision with Python
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Algunos de nuestros clientes


















































Visión artificial Subcategorías
Programas de los cursos Visión artificial
- Comprender los conceptos fundamentales de la detección de objetos. Instale y configure YOLOv7 para tareas de detección de objetos. Entrene y pruebe modelos de detección de objetos personalizados con YOLOv7. Integre YOLOv7 con otros marcos y herramientas de visión artificial. Solucionar problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.
- Charla interactiva y debate. Muchos ejercicios y práctica. Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
- entender la estructura de Caffe y los mecanismos de despliegue
- llevar a cabo las tareas de instalación / producción de entorno / arquitectura y configuración
- evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
- implementar la producción avanzada como modelos de entrenamiento, implementación de capas y registro
- 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.
- Comprenda los conceptos básicos de Computer Vision
- Use Python para implementar tareas de Visión por computadora
- Construye sus propios sistemas de detección de rostro, objeto y movimiento
- Programadores de Python interesados en Computer Vision
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- 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.
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Instalar y configurar el entorno de desarrollo, el software y las bibliotecas necesarias para comenzar el desarrollo.
Construir, entrenar y implementar modelos de aprendizaje profundo para analizar los feed de vídeo en vivo.
Identificar, rastrear, segmentar y predecir objetos diferentes dentro de los cuadros de vídeo.
Optimizar los modelos de detección y rastreamiento de objetos.
Desarrollar una aplicación de análisis de vídeo inteligente (IVA).
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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Instalar y configurar las herramientas y bibliotecas necesarias en la detección de objetos utilizando YOLO.
Personalizar las aplicaciones de línea de comando Python que funcionan basadas en los modelos pre-entrenados de YOLO.
Implementar el marco de los modelos YOLO pre-entendidos para varios proyectos de visión informática.
Convertir los conjuntos de datos existentes para la detección de objetos en formato YOLO.
Comprender los conceptos fundamentales del algoritmo YOLO para la visión informática y/o el aprendizaje profundo.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
- Ingenieros y desarrolladores que buscan desarrollar aplicaciones de visión artificial
- Ingenieros de fabricación, técnicos y gerentes
- Este curso presenta los enfoques, las tecnologías y los algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones tal como se aplica a la Visión artificial.
- Instale Linux, OpenCV y otras utilidades de software y bibliotecas en un Rasberry Pi.
- Configure OpenCV para capturar y detectar imágenes faciales.
- Comprenda las diversas opciones para empaquetar un sistema Rasberry Pi para su uso en entornos del mundo real.
- Adapte el sistema para una variedad de casos de uso, incluida la vigilancia, la verificación de identidad, etc.
- Desarrolladores
- Técnicos de hardware / software
- Personas técnicas en todas las industrias
- Aficionados
- Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
- Otras opciones de hardware y software incluyen: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Si desea utilizar alguno de estos, contáctenos para organizarlo.
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Ver, cargar y clasificar imágenes y vídeos utilizando OpenCV 4.
En el caso de que se trate de una enseñanza profunda en OpenCV 4 con TensorFlow y Keras.
Ejecutar modelos de aprendizaje profundo y generar informes impactantes de imágenes y vídeos.
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Lecciones y discusiones interactivas.
Muchos ejercicios y prácticas.
Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
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Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
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