Frankfurt am Main

NobleProg Frankfurt, Domstraße 5, Frankfurt am Main, germany, 60528

Überblick 

Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Domstrasse 5 in F...

Unterkategorien (2)

Image for OpenCV category
OpenCV
Image for Machine Vision category
Machine Vision

Erkunden Sie unsere Kurse

YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision

21 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Forscher und Datenwissenschaftler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die lernen möchten, wie man mit YOLOv7 die Objekterkennung in Echtzeit implementiert. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Verstehen der grundlegenden Konzepte der Objekterkennung.
  • Installation und Konfiguration von YOLOv7 für Objekterkennungsaufgaben.
  • Benutzerdefinierte Objekterkennungsmodelle mit YOLOv7 trainieren und testen.
  • Integration von YOLOv7 mit anderen Computer Vision Frameworks und Tools.
  • Fehlerbehebung bei allgemeinen Problemen im Zusammenhang mit der YOLOv7-Implementierung.
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Deep Learning for Vision with Caffe

21 Stunden
Caffe ist ein umfassendes Lernframework, das Ausdruck, Geschwindigkeit und Modularität berücksichtigt. In diesem Kurs wird die Anwendung von Caffe als Deep-Learning-Framework für die Bilderkennung am Beispiel von MNIST erläutert Publikum Dieser Kurs eignet sich für Deep Learning Forscher und Ingenieure, die Caffe als Framework nutzen Caffe . Nach Abschluss dieses Kurses haben die Teilnehmer folgende Möglichkeiten:
  • die Struktur und die Bereitstellungsmechanismen von Caffe verstehen
  • Installation / Produktionsumgebung / Architektur Aufgaben und Konfiguration durchführen
  • Codequalität beurteilen, Debugging und Überwachung durchführen
  • Implementieren Sie fortschrittliche Produktionsmethoden wie Schulungsmodelle, Implementieren von Ebenen und Protokollierung
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Marvin Framework for Image and Video Processing

14 Stunden
Marvin ist ein erweiterbares, plattformübergreifendes Open-Source-Framework für die Bild- und Videoverarbeitung, das in Java entwickelt wurde. Entwickler können mit Marvin Bilder manipulieren, Merkmale aus Bildern für Klassifizierungsaufgaben extrahieren, Zahlen algorithmisch generieren, Videodateidatensätze verarbeiten und die Automatisierung von Komponententests einrichten. Einige der Marvin von Marvin umfassen Filterung, Augmented Reality, Objektverfolgung und Bewegungserkennung. In diesem von Lehrern geleiteten Live-Kurs lernen die Teilnehmer die Prinzipien der Bild- und Videoanalyse und verwenden das Marvin Framework und seine Bildverarbeitungsalgorithmen, um ihre eigene Anwendung zu erstellen. Format des Kurses
  • Zunächst werden die Grundprinzipien der Bildanalyse, Videoanalyse und des Marvin Frameworks vorgestellt. Die Studierenden erhalten projektbezogene Aufgaben, mit denen sie die erlernten Konzepte üben können. Am Ende des Kurses haben die Teilnehmer ihre eigene Anwendung unter Verwendung des Marvin Frameworks und der Bibliotheken entwickelt.
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Computer Vision with Python

14 Stunden
Computer Vision ist ein Bereich, in dem nützliche Informationen aus digitalen Medien automatisch extrahiert, analysiert und verstanden werden. Python ist eine High-Level-Programmiersprache, die für ihre klare Syntax und Codelesbarkeit bekannt ist. In diesem von Lehrern geführten Live-Training lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Computer Vision kennen, während sie mit Python Reihe einfacher Computer Vision-Anwendungen erstellen. Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:
  • Grundlegendes zu Computer Vision
  • Verwenden Sie Python , um Computer Vision-Aufgaben zu implementieren
  • Erstellen Sie eigene Systeme zur Gesichts-, Objekt- und Bewegungserkennung
Publikum
  • Python Programmierer, die sich für Computer Vision interessieren
Format des Kurses
  • Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und viel praktisches Üben
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Deep Learning for Self Driving Cars

21 Stunden
Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die ein selbstfahrendes Auto mit Hilfe von Deep-Learning-Techniken entwickeln möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Verwenden Sie Keras, um ein neuronales Faltungsnetzwerk zu erstellen und zu trainieren.
  • In einem Projekt zum autonomen Fahren werden Computer-Vision-Techniken eingesetzt, um Fahrspuren zu identifizieren.
  • Trainieren Sie ein Deep-Learning-Modell zur Unterscheidung von Verkehrszeichen.
  • Simulieren Sie ein vollständig autonomes Auto.
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Computer Vision with SimpleCV

14 Stunden
SimpleCV ist ein Open-Source-Framework. Dies bedeutet, dass es sich um eine Sammlung von Bibliotheken und Software handelt, mit denen Sie Vision-Anwendungen entwickeln können. Damit können Sie mit Bildern oder Videostreams arbeiten, die von Webcams, Kinects, FireWire- und IP-Kameras oder Mobiltelefonen stammen. Es hilft Ihnen beim Erstellen von Software, damit Ihre verschiedenen Technologien die Welt nicht nur sehen, sondern auch verstehen. Publikum Dieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Entwickler, die Computer Vision-Anwendungen mit SimpleCV entwickeln möchten.
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Hardware-Accelerated Video Analytics

14 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die hardwarebeschleunigte Modelle zur Objekterkennung und -verfolgung für die Analyse von Streaming-Videodaten erstellen möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Installieren und konfigurieren Sie die erforderliche Entwicklungsumgebung, Software und Bibliotheken, um mit der Entwicklung zu beginnen.
  • Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Deep-Learning-Modellen zur Analyse von Live-Videobildern.
  • Identifizieren, verfolgen, segmentieren und prognostizieren Sie verschiedene Objekte innerhalb von Videobildern.
  • Optimieren Sie Modelle zur Objekterkennung und -verfolgung.
  • Einsatz einer intelligenten Videoanalyseanwendung (IVA).
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Real-Time Object Detection with YOLO

7 Stunden
Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Backend-Entwickler und Datenwissenschaftler, die vortrainierte YOLO-Modelle in ihre unternehmensgesteuerten Programme einbinden und kostengünstige Komponenten zur Objekterkennung implementieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
  • Installieren und konfigurieren Sie die notwendigen Tools und Bibliotheken, die für die Objekterkennung mit YOLO erforderlich sind.
  • Anpassen von Python Kommandozeilen-Anwendungen, die auf der Grundlage von YOLO-trainierten Modellen arbeiten.
  • Implementieren Sie das Framework der vortrainierten YOLO-Modelle für verschiedene Computer Vision Projekte.
  • Bestehende Datensätze zur Objekterkennung in das YOLO-Format konvertieren.
  • Verstehen der grundlegenden Konzepte des YOLO-Algorithmus für Computer Vision und/oder Deep Learning.
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Pattern Matching

14 Stunden
Die Mustererkennung ist eine Technik, mit der bestimmte Muster in einem Bild gesucht werden. Es kann verwendet werden, um das Vorhandensein bestimmter Merkmale in einem erfassten Bild zu bestimmen, z. B. das erwartete Etikett auf einem fehlerhaften Produkt in einer Fertigungslinie oder die angegebenen Abmessungen eines Bauteils. Es unterscheidet sich von der " Pattern Recognition " (die allgemeine Muster erkennt, die auf größeren Sammlungen verwandter Muster basieren) darin, dass es genau festlegt, wonach wir suchen, und uns dann mitteilt, ob das erwartete Muster vorhanden ist oder nicht.
    Format des Kurses
    • Dieser Kurs führt in die Ansätze, Technologien und Algorithmen ein, die im Bereich des Pattern Matching für Machine Vision .
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    Computer Vision with OpenCV

    28 Stunden
    OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) ist eine Open-Source-BSD-lizenzierte Bibliothek, die mehrere Hundert Computer-Vision-Algorithmen enthält.PublikumDieser Kurs richtet sich an Ingenieure und Architekten, die OpenCV für Computer-Vision-Projekte nutzen möchten
    Mehr Informationen...

    Python and Deep Learning with OpenCV 4

    14 Stunden
    Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Software-Ingenieure, die in Python mit OpenCV 4 für Deep Learning programmieren möchten. Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
    • Bilder und Videos mit OpenCV 4 anzeigen, laden und klassifizieren.
    • Implementieren Sie Deep Learning in OpenCV 4 mit TensorFlow und Keras.
    • Deep-Learning-Modelle ausführen und aussagekräftige Berichte aus Bildern und Videos erstellen.
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    Raspberry Pi + OpenCV for Facial Recognition

    21 Stunden
    Dieses instruierte Live-Training stellt den Software-, Hardware- und Step-by-Step-Prozess vor, der benötigt wird, um ein Gesichtserkennungssystem von Grund auf aufzubauen Gesichtserkennung ist auch als Gesichtserkennung bekannt Die in diesem Labor verwendete Hardware umfasst Rasberry Pi, ein Kameramodul, Servos (optional) usw Die Teilnehmer sind selbst für den Kauf dieser Komponenten verantwortlich Die verwendete Software beinhaltet OpenCV, Linux, Python, etc Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein: Installieren Sie Linux, OpenCV und andere Software-Hilfsprogramme und Bibliotheken auf einem Rasberry Pi Konfigurieren Sie OpenCV zum Erfassen und Erkennen von Gesichtsbildern Verstehen Sie die verschiedenen Möglichkeiten, ein Rasberry Pi-System für den Einsatz in realen Umgebungen zu verpacken Passen Sie das System für eine Vielzahl von Anwendungsfällen an, einschließlich Überwachung, Identitätsüberprüfung usw Publikum Entwickler Hardware- / Software-Techniker Technische Personen in allen Branchen Hobbyisten Format des Kurses Teilvorlesung, Teildiskussion, Übungen und schwere Handsonsübungen Hinweis Andere Hardware- und Softwareoptionen umfassen: Arduino, OpenFace, Windows usw Wenn Sie eines dieser Produkte verwenden möchten, kontaktieren Sie uns bitte, um dies zu arrangieren .
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    Last Updated:

    Erfahrungsberichte (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
    Kurs - Computer Vision with Python

    The hands-on approach

    Kevin De Cuyper
    Kurs - 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
    Kurs - OptaPlanner in Practice

    Beispiele und Übungen

    Kamil
    Kurs - Introduction to Data Science and AI using Python

    Maschinelle Übersetzung

    The course is very interesting being the main focus nowdays

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

    Helpful and good listener .. interactive

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

    Alle dargestellten Informationen

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

    Maschinelle Übersetzung

    Die angegebenen Übungen und Beispiele.

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

    Maschinelle Übersetzung

    Die Themen des maschinellen Lernens.

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

    Maschinelle Übersetzung

    Die Einstellung des Lehrers

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

    Maschinelle Übersetzung

    Die vermittelten Konzepte waren klar, praktisch und sehr hilfreich, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie man dieses Thema der KI und ML nutzen kann.

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

    Maschinelle Übersetzung

    Kommende Kurse

    Andere Regionen in Deutschland

    Andere Länder

    Diese Kurse sind auch in anderen Ländern verfügbar

    Beratung

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