Online vagy helyszíni, oktató által vezetett élő Számítógépes látás képzési tanfolyamok interaktív megbeszélésen és gyakorlati foglalkozásokon keresztül mutatják be a Számítógépes látás alapjait, miközben a résztvevők egyszerű Számítógépes látás alkalmazások létrehozásán haladnak végig.
A Számítógépes látás képzés elérhető "online élő képzés" vagy "helyszíni élő képzés" formájában. Az online élő képzés (más néven "távoktatás élőben") interaktív, távoli asztali kapcsolaton keresztül valósul meg. A helyszíni élő képzés helyben, az ügyfél telephelyén Pécs-ban vagy a NobleProg vállalati képzési központjaiban Pécs-ban tartható.
NobleProg -- Az Ön helyi képzési szolgáltatója
Pécs, Belváros
NobleProg Pécs, Király u. 1, Pécs, hungary, 7626
A NobleProg pécsi helyszíne a város központjának csendes részén, a Király utca végén helyezkedik el. Számos étterem, kávézó és bevásárlási lehetőség, valamint a történelmi belváros nevezetességei, múzeumai, ill. a Zsolnay Kulturális Negyed és a Kodály Központ is közvetlenül elérhetőek néhány perces sétával. Ideális helyszín üzleti céllal érkező vendégeink számára.
Konferenciák és egyéb típusú céges összejövetelek számára modern kialakítású és technikailag széles körűen felszerelt, szekcionálható konferenciatermek állnak rendelkezésre, maximum 200 fős rendezvények számára.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Pécs (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű számítógépes látás mérnökök, AI fejlesztők és IoT szakemberek számára készült, akik szeretnék implementálni és optimalizálni a számítógépes látás modelleket valós idejű feldolgozásra peremhálózati eszközökön.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Megérteni az Edge AI alapjait és annak alkalmazásait a számítógépes látásban.
Optimalizált mélytanulási modellek üzembe helyezése peremhálózati eszközökön valós idejű kép- és videóelemzéshez.
Használni olyan keretrendszereket, mint a TensorFlow Lite, az OpenVINO és az NVIDIA Jetson SDK a modellek üzembe helyezéséhez.
AI modellek optimalizálása teljesítmény, energiahatékonyság és alacsony késleltetésű következtetés érdekében.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Pécs-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a computer vision ismereteiket és felfedezni a TensorFlow lehetőségeit a kifinomult látási modellek fejlesztéséhez a Google Colab segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Konvolúciós neurális hálózatokat (CNN-ket) építeni és betanítani a TensorFlow segítségével.
Kihasználni a Google Colabot skálázható és hatékony felhőalapú modellfejlesztéshez.
Ez az oktató által vezetett képzés Pécs a számítógépes látási és NLP-modellek telepítését és optimalizálását tárgyalja a CANN SDK segítségével Ascend hardveren. A résztvevők megtanulják a modellek konvertálását, élő folyamatokba való integrálását, valamint a következtetési teljesítmény fokozását valós idejű észleléshez és elemzéshez.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Pécs (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI-fejlesztők és számítógépes látásmérnökök számára készült, akik robusztus látórendszereket szeretnének építeni önvezető járműalkalmazásokhoz.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
Megérteni a számítógépes látás alapvető fogalmait önvezető járművekben.
Algoritmusok implementálása objektumdetektáláshoz, sávdetektáláshoz és szemantikus szegmentációhoz.
Látórendszerek integrálása más önvezető jármű alrendszerekkel.
Mélytanulási technikák alkalmazása fejlett érzékelési feladatokhoz.
Számítógépes látás modellek teljesítményének értékelése valós helyzetekben.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Pécs-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű rendvédelmi személyzetek számára készült, akik szeretnének áttérni a kézi arcrészletezésről az AI eszközök használatára az arcfelismerő rendszerek fejlesztésében.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Megérteni a Mesterséges Intelligencia és a Gépi Tanulás alapjait.
Megismerni a digitális képfeldolgozás alapjait és annak alkalmazását az arcfelismerésben.
Fejleszteni készségeiket az AI eszközök és keretrendszerek használatában az arcfelismerő modellek létrehozásához.
Gyakorlati tapasztalatot szerezni az arcfelismerő rendszerek létrehozásában, betanításában és tesztelésében.
Megérteni az etikai megfontolásokat és ajánlott gyakorlatokat az arcfelismerő technológia használatában.
Ez a gyakorlati képzés a(z) Pécs keretében a Fiji és az ImageJ alapjait mutatja be a biológiai kutatások számára. A résztvevők gyakorlati készségeket szereznek a képek előfeldolgozásában, a mennyiségi elemzésben és a makróalapú automatizálásban, hogy reprodukálható eredményekkel egyszerűsítsék a szövettani minták, sejtek és egyéb minták feldolgozási folyamatait.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés Pécs-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik a Vision Builder AI segítségével szeretnének tervezni, implementálni és optimalizálni az automatikus ellenőrző rendszereket SMT (Surface-Mount Technology) folyamatokhoz.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Automatizált ellenőrzések beállítása és konfigurálása a Vision Builder AI segítségével.
Kiváló minőségű képek rögzítése és előfeldolgozása elemzés céljából.
Logika alapú döntések implementálása hibadetektálásra és folyamatvalidációra.
Ellenőrzési jelentések készítése és rendszer teljesítményének optimalizálása.
Ez a trénervezette, élőben zajló Pécs képzés (online vagy helyszíni) közép- és haladó szintű fejlesztőket, kutatókat és adat tudósokat céloz meg, akik megtanulnák a YOLOv7 segítségével történő valós idejű objektumfelismerés implementációját.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:
Az objektumfelismerés alapfogalmainak megértése.
A YOLOv7 telepítése és konfigurálása objektumfelismerési feladatokhoz.
Saját objektumfelismerő modellek edzése és tesztelése a YOLOv7 használatával.
A YOLOv7 integrálása más számítógépes látási keretrendszerekkel és eszközökkel.
A YOLOv7 implementációval kapcsolatos gyakori problémák hibakeresése.
Fedezze fel a számítógépes látás alapjait ezen a gyakorlatorientált, oktató által vezetett képzésen itt: Pécs. A résztvevők Python segítségével arc-, objektum- és mozgásérzékelő rendszereket építenek. A kurzus gyakorlati alapot nyújt a képfeldolgozás és a számítógépes látási feladatok terén.
Online Számítógépes látás training in Pécs, Számítógépes látás training courses in Pécs, Weekend Számítógépes látás courses in Pécs, Evening Számítógépes látás training in Pécs, Számítógépes látás instructor-led in Pécs, Számítógépes látás trainer in Pécs, Számítógépes látás one on one training in Pécs, Számítógépes látás private courses in Pécs, Evening Számítógépes látás courses in Pécs, Számítógépes látás instructor in Pécs, Számítógépes látás classes in Pécs, Számítógépes látás boot camp in Pécs, Számítógépes látás on-site in Pécs, Számítógépes látás coaching in Pécs, Online Számítógépes látás training in Pécs, Számítógépes látás instructor-led in Pécs, Weekend Számítógépes látás training in PécsOnline training in Pécs, Computer Vision training courses in Pécs, Weekend Computer Vision courses in Pécs, Evening Computer Vision training in Pécs, instructor-led in Pécs, Computer Vision private courses in Pécs, Evening courses in Pécs, Computer Vision on-site in Pécs, instructor in Pécs, Computer Vision instructor-led in Pécs, boot camp in Pécs, Weekend training in Pécs, Computer Vision classes in Pécs, Computer Vision trainer in Pécs, Online training in Pécs, coaching in Pécs, one on one training in Pécs
