Lokale, door instructeurs geleide live Computer Vision-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve discussie en hands-on de basisprincipes van Computer Vision terwijl deelnemers stap voor stap door het maken van eenvoudige Computer Vision-apps gaan. Computer Vision-training is beschikbaar als 'live training op afstand' of 'live training op locatie'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Almere WTC of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Almere WTC. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Het WTC Almere is bekend als markant hoog gebouw in het centrum van Almere, het hoogste WTC in de Benelux.. Het WTC biedt ruimte aan ondernemers en de ruimte om te ontmoeten, netwerken en te pionieren. In WTC Almere volgt U cursussen u op een prachtige en zeer centrale locatie direct aan het station. Het moderne gebouw is van alle gemakken voorzien en ligt op 5 minuten rijden van de A6.
Deze begeleide, live training in Almere WTC (online of ter plaatse) is gericht op computer vision engineers, AI-ontwikkelaars en IoT-professionals op intermediair tot gevorderd niveau die computer vision-modellen willen implementeren en optimaliseren voor real-time verwerking op edge-apparaten.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De basisprincipes van Edge AI en de toepassingen ervan in computer vision te begrijpen.
Geoptimaliseerde deep learning-modellen te implementeren op edge-apparaten voor real-time beeld- en video-analyse.
Frameworks zoals TensorFlow Lite, OpenVINO, en NVIDIA Jetson SDK te gebruiken voor modelimplementatie.
AI-modellen te optimaliseren voor prestaties, stroomverbruiksefficiëntie en laaglatentie-inferentie.
Deze instructeurgeleide live training in Almere WTC (online of on-site) is gericht op geavanceerde professionals die hun begrip van computer vision willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow voor het ontwikkelen van soepelijke visiemodellen met Google Colab willen verkennen.
Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn:
Convolutieve neurale netwerken (CNNs) te bouwen en trainen met TensorFlow.
Google Colab te gebruiken voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelontwikkeling.
Afbeeldingspreprocessing technieken toe te passen voor computer vision taken.
Computer vision modellen in de praktijk te implementeren.
Transfer learning te gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen te visualiseren en interpreteren.
De CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) biedt krachtige implementatie- en optimalisatietools voor real-time AI-toepassingen in computer vision en NLP, met name op Huawei Ascend-hardware.
Deze instructiegeleide live-training (online of ter plekke) is gericht op middenniveau AI-professionals die willen bouwen, implementeren en optimaliseren van visuele en taalmodellen met de CANN SDK voor productiegevallen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
CV- en NLP-modellen te implementeren en optimaliseren met CANN en AscendCL.
CANN-tools te gebruiken om modellen te converteren en ze in live-pijplijnen te integreren.
Inference-prestaties te optimaliseren voor taken zoals detectie, classificatie en sentimentanalyse.
Real-time CV/NLP-pijplijnen te bouwen voor implementatiescenario's aan de edge of in de cloud.
Cursusopzet
Interactieve les en demonstratie.
Handson lab met modelimplementatie en prestatieprofiling.
Live-pijplijnontwerp met echte CV- en NLP-gebruiksgevallen.
Cursusaanpassingsmogelijkheden
Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om de details te bespreken.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-ontwikkelaars en computer vision engineers op intermediair niveau die robuuste visiesystemen voor toepassingen van zelfrijdende voertuigen willen bouwen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De basisconcepten van computer vision in zelfrijdende voertuigen te begrijpen.
Algoritmen voor objectdetectie, baanherkenning en semantische segmentatie te implementeren.
Visiesystemen te integreren met andere subsystemen van zelfrijdende voertuigen.
Deep learning technieken toe te passen voor geavanceerde waarnemingstaken.
De prestaties van computer vision modellen in real-world scenario's te evalueren.
Deze door een instructeur geleide, live training in Almere WTC (online of op locatie) is gericht op beginnende medewerkers van de rechtshandhaving die willen overstappen van handmatig faciaal tekenen naar het gebruik van AI-tools voor het ontwikkelen van gezichtsherkenningsystemen.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De basisprincipes van Artificial Intelligence en Machine Learning te begrijpen.
De basisprincipes van digitale beeldverwerking en de toepassing ervan in gezichtsherkenning te leren.
Vaardigheden te ontwikkelen in het gebruik van AI-tools en frameworks om gezichtsherkenningsmodellen te creëren.
Handson ervaring op te doen met het creëren, trainen en testen van gezichtsherkenningsystemen.
De ethische overwegingen en beste praktijken bij het gebruik van gezichtsherkenningstechnologie te begrijpen.
Deze instructeurgeleide live-training in Almere WTC (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot geavanceerde onderzoekers en laboratoriaprofessionals die afbeeldingen willen verwerken en analyseren met betrekking tot histologische weefsels, bloedcellen, algen en andere biologische monsters.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
De Fiji-interface te navigeren en ImageJ’s kernfuncties te gebruiken.
Wetenschappelijke afbeeldingen voor betere analyse te verwerken en te verbeteren.
Afbeeldingen kwantitatief te analyseren, waaronder celtelling en oppervlakteberekening.
Herhaalde taken te automatiseren met behulp van macros en plugins.
Werkprocessen aan te passen voor specifieke afbeeldingsanalysebehoeften in biologisch onderzoek.
Dit door een instructeur geleide live training in Almere WTC (online of op locatie) is gericht op professionals met middelmatige kennis die Vision Builder AI willen gebruiken om geautomatiseerde inspectiesystemen te ontwerpen, implementeren en optimaliseren voor SMT (Surface-Mount Technology) processen.
Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat:
Geautomatiseerde inspecties op te zetten en te configureren met Vision Builder AI.
Hoge-kwaliteitsafbeeldingen verkrijgen en voorbereiden voor analyse.
Logica-gebaseerde beslissingen implementeren voor defectendetekting en procesvalidatie.
Inspectierapporten genereren en systeemprestaties optimaliseren.
Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars, onderzoekers en datawetenschappers op intermediair tot gevorderd niveau die willen leren hoe ze real-time objectdetectie kunnen implementeren met behulp van YOLOv7.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
De basisconcepten van objectdetectie begrijpen.
YOLOv7 installeren en configureren voor objectdetectieopdrachten.
Aangepaste objectdetectiemodellen trainen en testen met behulp van YOLOv7.
YOLOv7 integreren met andere computervisieframeworks en -tools.
Veelvoorkomende problemen oplossen die verband houden met de implementatie van YOLOv7.
Fiji is een open-source beeldverwerkingspakket dat ImageJ (een beeldverwerkingsprogramma voor wetenschappelijke multidimensionale beelden) en een aantal plug-ins voor wetenschappelijke beeldanalyse bundelt.
In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze de Fiji-distributie en het onderliggende ImageJ-programma kunnen gebruiken om een toepassing voor beeldanalyse te maken.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Gebruik de geavanceerde programmeerfuncties en softwarecomponenten van Fiji om ImageJ uit te breiden
Naai grote 3D-afbeeldingen van overlappende tegels
Een Fiji-installatie automatisch bijwerken bij het opstarten met behulp van het geïntegreerde updatesysteem
Kies uit een brede selectie scripttalen om aangepaste oplossingen voor beeldanalyse te bouwen
Gebruik de krachtige bibliotheken van Fiji, zoals ImgLib, op grote bioimage-datasets
Implementeer hun applicatie en werk samen met andere wetenschappers aan soortgelijke projecten
Vorm van de cursus
Interactieve lezing en discussie.
Veel oefeningen en oefenen.
Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.
Opties voor het aanpassen van cursussen
Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.
OpenCV (Open Source Computer Vision Bibliotheek: http://opencv.org) is een open-source BSD-gelicentieerde bibliotheek die enkele honderden computervisie-algoritmen bevat.
Audiëntie
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en architecten die OpenCV willen gebruiken voor computervisieprojecten
Deze live training onder leiding van een instructeur in Almere WTC (online of ter plaatse) is bedoeld voor software-engineers die willen programmeren in Python met OpenCV 4 voor deep learning.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Bekijk, laad en classificeer afbeeldingen en video's met behulp van OpenCV 4.
Implementeer deep learning in OpenCV, 4, met TensorFlow en Keras.
Voer deep learning-modellen uit en genereer impactvolle rapporten op basis van afbeeldingen en video's.
Pattern Matching is een techniek die wordt gebruikt om gespecificeerde patronen in een afbeelding te lokaliseren. Het kan worden gebruikt om het bestaan van gespecificeerde kenmerken in een vastgelegd beeld te bepalen, bijvoorbeeld het verwachte label op een defect product in een fabriekslijn of de gespecificeerde afmetingen van een onderdeel. Het verschilt van "Pattern Recognition" (dat algemene patronen herkent op basis van grotere verzamelingen van verwante monsters) in die zin dat het specifiek dicteert waarnaar we op zoek zijn en ons vervolgens vertelt of het verwachte patroon bestaat of niet.
Vorm van de cursus
Deze cursus introduceert de benaderingen, technologieën en algoritmen die worden gebruikt op het gebied van patroonherkenning zoals dat van toepassing is op Machine Vision.
Computer Vision is een veld dat betrekking heeft op het automatisch extraheren, analyseren en begrijpen van nuttige informatie uit digitale media. Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en leesbaarheid van de code.
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de basis van Computer Vision terwijl ze stap voor stap stappen zetten bij het maken van een set eenvoudige Computer Vision applicaties met behulp van Python.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
De basisprincipes van Computer Vision begrijpen
Python gebruiken om Computer Vision taken te implementeren
Hun eigen systemen voor gezichts-, object- en bewegingsdetectie bouwen
Audiëntie
Python programmeurs die geïnteresseerd zijn in Computer Vision
Vorm van de cursus
Deels lezing, deels discussie, oefeningen en veel praktische toepassing
SimpleCV is een open source framework, wat betekent dat het een verzameling bibliotheken en software is die je kunt gebruiken om vision-applicaties te ontwikkelen. Hiermee kunt u werken met de afbeeldingen of videostreams die afkomstig zijn van webcams, Kinects, FireWire- en IP-camera's of mobiele telefoons. Het helpt u software te bouwen om uw verschillende technologieën niet alleen de wereld te laten zien, maar ook te begrijpen.
Audiëntie
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en ontwikkelaars die computer vision-toepassingen willen ontwikkelen met SimpleCV.
Dit trainer-geloodste live training in Almere WTC (online of op locatie) is gericht op back-end ontwikkelaars en data scientists die voorgeleerde YOLO modellen willen integreren in hun bedrijfsgerichte programma's en kosteneffectieve componenten voor objectdetectie implementeren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
De nodige tools en libraries te installeren en configureren die vereist zijn voor objectdetectie met YOLO.
Aangepaste Python command-line applicaties te maken die werken op basis van voorgeleerde YOLO modellen.
De framework van voorgeleerde YOLO modellen te implementeren voor diverse computer vision projecten.
Bestaande datasets voor objectdetectie om te zetten naar YOLO formaat.
De fundamentele concepten van het YOLO algoritme voor computer vision en/of deep learning te begrijpen.
Lees meer...
Laatst bijgewerkt:
Reviews (2)
De trainer was zeer kundig en open voor feedback over het tempo waarmee we door de inhoud gingen en de onderwerpen die we behandelde. Ik heb veel aan de training gehad en voel me nu vertrouwd met afbeeldingmanipulatie en enkele technieken voor het samenstellen van een goede trainingsset voor een classificatieprobleem op basis van afbeeldingen.
Computer Vision training cursus in Almere WTC, Computer Vision opleiding cursus in Almere WTC, Weekend Computer Vision cursus in Almere WTC, Avond Computer Vision training in Almere WTC, Computer Vision instructeur geleid Almere WTC, Computer Vision privé cursus in Almere WTC, Avond Computer Vision cursus in Almere WTC, Computer Vision coaching in Almere WTC, Computer Vision boot camp in Almere WTC, Weekend Computer Vision training in Almere WTC, Computer Vision een op een training in Almere WTC, Computer Vision instructeur geleid in Almere WTC,Computer Vision lessen in Almere WTC, Computer Vision een op een opleiding in Almere WTC, Computer Vision on-site in Almere WTC, Computer Vision instructeur in Almere WTC, Computer Vision op locatie in Almere WTC, Computer Vision trainer in Almere WTC
