Los cursos de capacitación de OpenCV (Biblioteca de visión por computadora de código abierto) en vivo, en línea o en el sitio, demuestran a través de discusiones interactivas y prácticas cómo utilizar OpenCV para proyectos de visión por computadora. El entrenamiento de OpenCV está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Medellín o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Medellín. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Medellín - San Fernando Plaza
06th Floor Torre Proteccion, Medellín, colombia
El centro ocupa el 6to piso de un impresionante complejo de uso mixto construido en 2007. Se ubica a una corta distancia de la Zona Rosa de Medellín donde se puede disfrutar de una excelente comida y otros servicios. De fácil acceso a transporte público como a las principales rutas de autobuses, estaciones de metro Poblado y Aguacatala y servicio de taxis.
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) es una biblioteca de licencia BSD de código abierto que incluye varios centenares de algoritmos de visión por ordenador.AudienciaEste curso está dirigido a ingenieros y arquitectos que buscan utilizar OpenCV para proyectos de visión por computadora
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Medellín (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de software que desean programar en Python con OpenCV 4 para el aprendizaje profundo.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Vea, cargue y clasifique imágenes y vídeos con OpenCV 4.
Implemente el aprendizaje profundo en OpenCV, 4 con TensorFlow y Keras.
Ejecute modelos de aprendizaje profundo y genere informes impactantes a partir de imágenes y vídeos.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta el software, el hardware y el proceso paso a paso necesarios para crear un sistema de reconocimiento facial desde cero. El reconocimiento facial también se conoce como Face Recognition.El hardware utilizado en este laboratorio incluye Rasberry Pi, un módulo de cámara, servos (opcionales), etcétera. Los participantes son responsables de comprar estos componentes ellos mismos. El software utilizado incluye OpenCV, Linux, Python, etcétera.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale Linux, OpenCV y otras utilidades y bibliotecas de software en una Rasberry Pi.
Configure OpenCV para capturar y detectar imágenes faciales.
Comprenda las diversas opciones para empaquetar un sistema Rasberry Pi para su uso en entornos del mundo real.
Adapte el sistema para una variedad de casos de uso, incluida la vigilancia, la verificación de identidad, etcétera.
Formato del curso
En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada
Nota
Otras opciones de hardware y software incluyen: Arduino, OpenFace, Windows, etcétera. Si desea utilizar alguno de ellos, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
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