Cursos de YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision

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.

Público

Este curso é direcionado a engenheiros e arquitetos que buscam utilizar OpenCV para projetos de visão computacional

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 .

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (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.

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 .

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.

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...

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.

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

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (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).

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (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.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de software de nível intermediário que desejam aproveitar a IA e o aprendizado de máquina para melhorar a eficiência e a inovação no desenvolvimento de software.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda o papel da IA e do aprendizado de máquina na automação de tarefas de desenvolvimento de software.
• Implemente ferramentas de IA para gerar código, testes e documentação.
• Aplique técnicas de IA para otimização de código, garantia de qualidade e depuração.
• Integrar a IA nos pipelines DevOps e CI/CD para melhorar as estratégias de implantação.
• Abordar considerações e desafios éticos na engenharia de software com IA.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de software de nível iniciante a intermediário que desejam integrar assistentes de codificação de IA em seu fluxo de trabalho de desenvolvimento.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Entenda o papel e os recursos dos assistentes de codificação de IA no desenvolvimento de software.
• Utilize várias ferramentas de assistente de codificação de IA para automatizar tarefas de codificação de rotina.
• Integre os assistentes de codificação de IA em seu ciclo de vida de desenvolvimento de software.
• Aumentar a sua produtividade e concentrar-se em tarefas de programação mais complexas e criativas.
• Abordar considerações éticas e a utilização responsável da IA no desenvolvimento de software.

Este é um introdutório de 5 dias para Data Science e AI.

O curso é ministrado com exemplos e exercícios usando Python

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Portugal (no local ou remoto) é destinado a profissionais de marketing que desejam usar a IA para melhorar as estratégias de marketing digital por meio de informações valiosas sobre os clientes.

No final desta formação, os participantes serão capazes de

• Utilizar software de IA para melhorar a forma como as marcas se ligam aos utilizadores.
• Utilizar chatbots para otimizar a experiência do utilizador.
• Aumentar a produtividade e a receita por meio da automação de tarefas.