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OpenCV
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Sistema de Visão (Machine Vision)

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YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision

21 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Caruaru (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário a avançado, pesquisadores e cientistas de dados que desejam aprender como implementar a deteção de objetos em tempo real usando o YOLOv7. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Compreender os conceitos fundamentais da deteção de objectos.
  • Instalar e configurar o YOLOv7 para tarefas de deteção de objetos.
  • Treinar e testar modelos personalizados de deteção de objetos usando o YOLOv7.
  • Integrar o YOLOv7 com outros frameworks e ferramentas de visão computacional.
  • Solução de problemas comuns relacionados à implementação do YOLOv7.
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Deep Learning para Vision com Caffe

21 horas
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...
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Marvin Framework for Image and Video Processing

14 horas
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.
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Computer Vision with Python

14 horas
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
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Deep Learning for Self Driving Cars

21 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Caruaru (online ou no local) é destinado a desenvolvedores que desejam construir um carro autônomo usando técnicas de aprendizado profundo. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Utilizar Keras para criar e treinar uma rede neural convolucional.
  • Utilizar técnicas de visão computacional para identificar faixas de rodagem num projeto de condução autónoma.
  • Treinar um modelo de aprendizagem profunda para diferenciar sinais de trânsito.
  • Simular um carro totalmente autónomo.
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Computer Vision with SimpleCV

14 horas
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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Hardware-Accelerated Video Analytics

14 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Caruaru (online ou no local) é destinado a desenvolvedores que desejam criar modelos de deteção e rastreamento de objetos acelerados por hardware para analisar dados de vídeo em fluxo contínuo. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar o ambiente de desenvolvimento, o software e as bibliotecas necessários para começar a desenvolver.
  • Construir, treinar e implantar modelos de aprendizado profundo para analisar feeds de vídeo ao vivo.
  • Identificar, rastrear, segmentar e prever diferentes objetos dentro de quadros de vídeo.
  • Otimizar modelos de deteção e rastreamento de objetos.
  • Implantar um aplicativo de análise de vídeo inteligente (IVA).
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Real-Time Object Detection with YOLO

7 horas
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Caruaru (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de back-end e cientistas de dados que desejam incorporar modelos YOLO pré-treinados em seus programas orientados para a empresa e implementar componentes econômicos para deteção de objetos. No final desta formação, os participantes serão capazes de
  • Instalar e configurar as ferramentas e bibliotecas necessárias para a deteção de objetos usando YOLO.
  • Customizar Python aplicações de linha de comando que operam com base nos modelos pré-treinados do YOLO.
  • Implementar a estrutura de modelos YOLO pré-treinados para vários projetos de visão computacional.
  • Converter conjuntos de dados existentes para deteção de objetos no formato YOLO.
  • Compreender os conceitos fundamentais do algoritmo YOLO para visão computacional e/ou aprendizagem profunda.
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Pattern Matching

14 horas
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 .
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    Computer Vision with OpenCV

    28 horas
    OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) é uma biblioteca de código aberto licenciada pelo BSD que inclui várias centenas de algoritmos de visão computacional.PúblicoEste curso é direcionado a engenheiros e arquitetos que buscam utilizar OpenCV para projetos de visão computacional
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    Python and Deep Learning with OpenCV 4

    14 horas
    Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Caruaru (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de software que desejam programar em Python com o OpenCV 4 para aprendizado profundo. No final desta formação, os participantes serão capazes de
    • Visualizar, carregar e classificar imagens e vídeos usando o OpenCV 4.
    • Implementar o aprendizado profundo no OpenCV 4 com TensorFlow e Keras.
    • Executar modelos de aprendizagem profunda e gerar relatórios impactantes a partir de imagens e vídeos.
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    Raspberry Pi + OpenCV for Facial Recognition

    21 horas
    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 .
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    Declaração de Clientes (12)

    Trainer was very knowlegable and very open to feedback on what pace to go through the content and the topics we covered. I gained alot from the training and feel like I now have a good grasp of image manipulation and some techniques for building a good training set for an image classification problem.

    Anthea King - WesCEF
    Curso - Computer Vision with Python

    The hands-on approach

    Kevin De Cuyper
    Curso - Computer Vision with OpenCV

    The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.

    Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
    Curso - OptaPlanner in Practice

    exemplos e exercícios

    Kamil
    Curso - Introduction to Data Science and AI using Python

    Machine Translated

    The course is very interesting being the main focus nowdays

    mohamed taher - FAB banak Egypt
    Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

    Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course

    Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
    Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

    Helpful and good listener .. interactive

    Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
    Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

    Todas as informações apresentadas

    Jose Victor - si
    Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Machine Translated

    Os exercícios e exemplos apresentados.

    Marcos - si
    Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Machine Translated

    Os temas do Machine Lerning.

    Víctor Edgar - si
    Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Machine Translated

    A atitude do professor

    Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - si
    Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

    Machine Translated

    Os conceitos ensinados foram claros, práticos e muito úteis para ter uma ideia de como utilizar este tópico de IA e ML.

    Miguel - si
    Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

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    Consultoria

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