コンピュータビジョンのトレーニングコース | Computer Visionのトレーニングコース

コンピュータビジョンのトレーニングコース

インストラクターが地元の生きているコンピュータビジョントレーニングコースでは、インタラクティブなディスカッションを通して、参加者が簡単なコンピュータービジョンアプリケーションの作成を進める中で、コンピュータービジョンの基礎を練習します。コンピュータビジョントレーニングは、オンサイトライブトレーニングまたはリモートライブトレーニングとして利用できます。現場での現場でのトレーニングは、 日本 NobleProgの企業研修センターで日本 。リモートライブトレーニングは、インタラクティブなリモートデスクトップを介して実行されます。 NobleProg - あなたの地域のトレーニングプロバイダー

Machine Translated

お客様の声

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コンピュータビジョンサブカテゴリ

コンピュータビジョンコース概要

Title
期間
概要
Title
期間
概要
21 hours
概要
Caffeは表現力、スピード、そしてモジュール性を念頭に置いて作られた深い学習の枠組みです。

このコースでは、例としてMNISTを使用して、画像認識のためのディープラーニングフレームワークとしてのCaffeの適用を探ります。

観客

このコースは、 Caffeをフレームワークとして利用することに興味のあるDeep Learning研究者やエンジニアに適しています。

このコースを修了すると、参加者は次のことができるようになります。

- Caffeの構造と展開メカニズムを理解する
- インストール/本番環境/アーキテクチャのタスクと設定を実行する
- コード品質の評価、デバッグの実行、監視
- トレーニングモデル、レイヤの実装、ロギングなどの高度なプロダクションの実装
14 hours
概要
Marvinは、 Java開発された、拡張可能なクロスプラットフォームのオープンソースの画像およびビデオ処理フレームワークです。開発者はMarvinを使用して、画像の操作、分類作業のための画像からの特徴の抽出、アルゴリズムによる図の生成、ビデオファイルデータセットの処理、および単体テスト自動化の設定を行うことができます。

Marvinのビデオアプリケーションの中には、フィルタリング、拡張現実感、オブジェクトトラッキング、モーション検知などがあります。

この講師主導のライブコース参加者は、画像およびビデオ分析の原理を学び、 Marvin Frameworkとその画像処理アルゴリズムを利用して独自のアプリケーションを構築します。

コースの形式

- 画像解析、ビデオ解析およびMarvin Frameworkの基本原則が最初に紹介されています。学生は彼らが学んだ概念を練習することを可能にするプロジェクトベースのタスクを与えられます。クラスの終わりまでに、参加者はMarvin Frameworkとライブラリを使って独自のアプリケーションを開発するでしょう。
28 hours
概要
OpenCV (Open Source Computer Visionライブラリ:http://opencv.org)は、数百ものComputer Visionアルゴリズムを含む、オープンソースのBSDライセンスのライブラリです。

観客

このコースは、コンピュータビジョンプロジェクトにOpenCVを利用しようとしているエンジニアや建築家を対象としています。
14 hours
概要
パターンマッチングは、画像内の指定されたパターンを見つけるために使用される手法です。これを使用して、取り込まれた画像内の指定された特性、たとえば工場ラインの不良品に表示されるラベル、またはコンポーネントの指定された寸法などを判断できます。 「 Pattern Recognition 」(関連するサンプルのより大きなコレクションに基づいて一般的なパターンを認識する)とは異なります。これは、探しているものを明確に示し、期待されるパターンが存在するかどうかを判断するためです。

コースの形式

- このコースでは、 Machine Visionに適用されるパターンマッチングの分野で使用されるアプローチ、テクノロジ、およびアルゴリズムを紹介します。
14 hours
概要
コンピュータビジョンは、デジタルメディアから有用な情報を自動的に抽出、分析、理解することを含むフィールドです。Python は、その明確な構文とコード readibility のための有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、Python を使用した単純なコンピュータビジョンアプリケーションのセットの作成をステップとして、コンピュータビジョンの基本を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- コンピュータビジョンの基本を理解する
- Python を使用してコンピュータビジョンタスクを実装する
- は、独自の顔、オブジェクト、およびモーション検出システムを構築する

観客

- Python プログラマは、コンピュータビジョン
に興味を持って コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習
21 hours
概要
このインストラクター主導のライブトレーニングでは、最初から顔認識システムを構築するために必要なソフトウェア、ハードウェア、およびステップバイステップのプロセスを紹介します。顔面認識は顔認識としても知られています。

この実習で使用するハードウェアには、ラズベリー Pi、カメラモジュール、サーボ (オプション) などがあります。参加者は、これらのコンポーネント自体を購入する責任があります。使用されるソフトウェアには、OpenCV、Linux、Python などが含まれています

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

- は、ラズベリー Pi に Linux、OpenCV、およびその他のソフトウェアユーティリティとライブラリをインストールします。
- をキャプチャし、顔の画像を検出する OpenCV を設定します。
- は、実際の環境で使用するためにラズベリー Pi システムをパッケージングするためのさまざまなオプションを理解しています。
- は、監視、身元確認など、さまざまな使用例に合わせてシステムを適応させます

観客

- 開発者
- ハードウェア/ソフトウェア技術者
全産業における - 技術者
- 愛好家
コース の

形式

- 部講義、パート討論、演習と重い実地練習

ノート

- その他のハードウェアおよびソフトウェアのオプションが含まれます: Arduino、OpenFace、窓、など。あなたがこれらのいずれかを使用したい場合は、手配するために私達に連絡してください。
21 hours
概要
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
概要
SimpleCVはオープンソースのフレームワークです。つまり、ビジョンアプリケーションを開発するために使用できるライブラリとソフトウェアのコレクションです。それはあなたがウェブカメラ、Kinects、FireWireとIPカメラ、または携帯電話から来る画像やビデオストリームを扱うことを可能にします。それはあなたがあなたの様々な技術が世界を見るだけでなくそれを理解するようにするためにソフトウェアを構築するのを助けます。

観客

このコースは、SimpleCVを使用してコンピュータビジョンアプリケーションを開発しようとしているエンジニアおよび開発者を対象としています。
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