Lokale, door instructeurs geleide live Computer Vision-trainingscursussen demonstreren door middel van interactieve discussie en hands-on de basisprincipes van Computer Vision terwijl deelnemers stap voor stap door het maken van eenvoudige Computer Vision-apps gaan. Computer Vision-training is beschikbaar als 'live training op afstand' of 'live training op locatie'. Online live training (ook bekend als "live training op afstand") wordt uitgevoerd via een interactieve, externe desktop . Live training op locatie kan lokaal worden uitgevoerd op het terrein van de klant in Amsterdam of in NobleProg bedrijfsopleidingscentra in Amsterdam. NobleProg -- Uw lokale trainingsaanbieder
Amsterdam
The Office Operators, Piet Heinkade 55, Amsterdam, Nederland, 1019 GM
UP Office Building is gelegen in het centrum van Amsterdam aan de zuidelijke IJ-oever nabij het centraal station. Het UP Office Building maakt onderdeel uit van een multifunctioneel complex waarin onder meer de Passenger Terminal Amsterdam (PTA), het Mövenpick Hotel en het Muziekgebouw zijn ondergebracht. Onder het complex is een openbare parkeergarage met ruim voldoende voor de verhuur beschikbare plaatsen. Vanuit de garage is een directe ingang naar het kantoorgebouw. Met 21 bouwlagen is het UP Office Building het hoogste gebouw in de omgeving en fungeert daarmee als een 'landmark'.
Trainingen bijwonen in Amsterdam Centrum aan de IJ-oever is vergaderen op een super centrale en goed bereikbare locatie. Ons gebouw ligt namelijk op loopafstand – maar gelukkig niet op gehoorafstand -van Amsterdam CS
Openbaar Vervoer
UP Office Building ligt op 12 minuten lopen vanaf Amsterdam Centraal Station. Of neem tram 26, deze stopt voor het gebouw en brengt u in enkele maten naar het station.
Met de auto
Met de auto is het slechts 1 km via A10 afslag S114. Parkeren kan in the Piet Hein garage.
WTC Zuidas
The Office Operators - Amsterdam Zuidas - UN Studio, Parnassusweg 819, Amsterdam, Nederland, 1082 LZ
Ons trainingslocatie in Amsterdam Zuidas WTC heeft 10 verschillende ruimtes en zalen beschikbaar.
Vergaderlocatie Amsterdam ZuidAs WTC is uitstekend bereikbaar met het openbaar vervoer en ligt op loopafstand van trein-, bus- en metrostation ‘Amsterdam Zuid’. Ook met de auto is het WTC Amsterdam perfect bereikbaar. Het meeting- & conference center ligt op een steenworp afstand van de ringweg A10 en de parkeergarage van het WTC Amsterdam biedt ruim voldoende parkeerplaatsen voor u en uw gasten.
De nabij gelegen Station Amsterdam WTC biedt ook direct connecties naar België, Frankrijk en Duitsland.
Sloterdijk
The Office Operators - Amsterdam Sloterdijk - De Millennium Toren, Radarweg 29, 1043 NX Amsterdam, Amsterdam, Nederland, 1043 NX
De Millennium Toren is een absoluut icoon middenin het business district van Amsterdam Sloterdijk. Het op Mondriaans’ Victory Boogiewoogie geïnspireerde gebouw torent boven vele andere uit en is dan ook één van de hoogste gebouwen van Amsterdam. Hierdoor heeft u vanuit uw kantoor een schitterend weids uitzicht over de stad!
Op de begane grond van de Millennium Toren bevindt zich een groot restaurant waar u heerlijk kunt lunchen, een flex area waar u kunt werken in een informele sfeer én heeft u de mogelijkheid om gebruik te maken van de inpandige gym!
De bereikbaarheid van de Millennium Toren is uitstekend, op slechts 500 meter afstand ligt station Amsterdam Sloterdijk en het pand is direct gelegen aan de A5 en de A10. Wanneer u graag buiten de deur eet zijn er meerdere lunchmogelijkheden rondom de Millennium Toren zoals Grand Café Hermes en restaurant en lunchroom Wissekerke.
Amstelveen
Amstelveen NEST, Laan van Kronenburg 14, Amstelveen, Nederland, 1183 AS
In het begin van de 20e eeuw was Amstelveen een eenvoudig landelijk dorp waar de tijd stilstond. Het dorp was enigermate afgelegen, omdat het geen enkele belangrijke spoorweg- of waterverbinding had. De belangrijkste bron van inkomsten was de veeteelt met wat akkerbouw, maar ook de tuinbouw en de bloementeelt waren toen al in opkomst.
In 1852 werd de Haarlemmermeerpolder drooggemalen en is het 'Fort aan het Schiphol' aangelegd als verdedigingswerk voor de hoofdstad Amsterdam. Bij Fort Schiphol, zoals het later werd genoemd, werd in 1916 een militair vliegveld gesticht, Schiphol, dat vier jaar later een burgerluchthaven werd. Fort Schiphol werd in 1934 gesloopt, de ligging is nog zichtbaar in de wijde kom van de Ringvaart onder het viaduct van de A-9. De ontwikkeling van Schiphol trok veel mensen, waarvan velen zich vestigden in Amstelveen. Ook het hoofdkantoor van de KLM werd hier gevestigd. Amstelveen werd de snelst groeiende gemeente van Nederland.
Na de Tweede Wereldoorlog ving Amstelveen een deel van de Amsterdamse woningnood op en werd tevens officieel één van de woongemeenten van Schiphol. Behalve woningen werden de laatste decennia ook veel kantoren; met name voor het handels-, bank- en verzekeringswezen gebouwd. Het telt grote computercentra en hoofdkantoren voor nationale en internationale instellingen. Hier wonen velen die werkzaam zijn op de luchthaven Schiphol. Nest Amstelveen bruist! Maar liefst 260 verschillende bedrijven en ondernemers hebben hier hun intrek genomen.
Nest creëert plekken die mensen en bedrijven helpen om succesvol te kunnen ondernemen en te ontwikkelen. NobleProg maakt dankbaar gebruik van deze dynamische omgeving.
Trainingen op op slechts 5 minuten afstand van de aankomst- en vertrekhal! WTC Schiphol is de meest internationale trainingsplek voor zowel binnenlands al;s buitenlandse deelnemers.
WTC Schiphol Airport is de vestigingslocatie voor grote merken, internationaal georienteerde bedrijven en gedreven ondernemers en biedt directe toegang tot de luchthaven.
Binnen enkele minuten loopt u van uw trainingslocatie naar de Terminal van luchthaven Schiphol, de tweede hub-luchthaven van de wereld.
Schiphol airport is makkelijk bereikbaar zowel met de auto als me het openbaar vervoer en kent volop gelegenheid tot parkeren.
.
Deze door een instructeur geleide, live training in Amsterdam (online of ter plaatse) is gericht op computer vision-ingenieurs van intermediate niveau tot gevorderd niveau, AI-ontwikkelaars en IoT-professionals die computer vision-modellen voor realtime verwerking op randapparatuur willen implementeren en optimaliseren.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De basisprincipes van Edge AI en de toepassingen ervan in computer vision te begrijpen.
Geoptimaliseerde deep learning-modellen op randapparatuur te implementeren voor realtime image en video-analyse.
Frameworks zoals TensorFlow Lite, OpenVINO en NVIDIA Jetson SDK te gebruiken voor modelimplementatie.
AI-modellen te optimaliseren voor prestatie, energie-efficiëntie en low-latency inference.
Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
Deze instructeurgeleide, live-training (online of op locatie) is gericht op professionals op gevorderd niveau die hun begrip van computervisie willen verdiepen en de mogelijkheden van TensorFlow willen verkennen voor het ontwikkelen van geavanceerde visiemodellen met behulp van Google Colab.
Convolutional neural networks (CNNs) bouwen en trainen met behulp van TensorFlow.
Google Colab benutten voor schaalbare en efficiënte cloudgebaseerde modelontwikkeling.
Image preprocessing technieken implementeren voor computervisietaken.
Computervisiemodellen inzetten voor toepassingen in de echte wereld.
Transfer learning gebruiken om de prestaties van CNN-modellen te verbeteren.
De resultaten van afbeeldingsclassificatiemodellen visualiseren en interpreteren.
Deze instructor-led, live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-developers en computer vision engineers op intermediair niveau die robuuste vision systemen willen bouwen voor toepassingen in de autonome rijtechnologie.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De fundamentele concepten van computer vision in autonome voertuigen te begrijpen.
Algoritmen te implementeren voor objectdetectie, rijstrookdetectie en semantische segmentatie.
Vision systemen te integreren met andere subsystemen van autonome voertuigen.
Deep learning-technieken toe te passen voor geavanceerde perceptietaken.
De prestaties van computer vision-modellen in real-world scenario's te evalueren.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor wetshandhavers op beginnersniveau die willen overstappen van handmatige gezichtsschetsen naar het gebruik van AI-tools voor het ontwikkelen van gezichtsherkenningssystemen.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Begrijp de basisprincipes van kunstmatige intelligentie en Machine Learning.
Leer de basisprincipes van digitale beeldverwerking en de toepassing ervan in gezichtsherkenning.
Ontwikkel vaardigheden in het gebruik van AI-tools en -frameworks om gezichtsherkenningsmodellen te maken.
Doe praktijkervaring op in het maken, trainen en testen van gezichtsherkenningssystemen.
Begrijp ethische overwegingen en best practices bij het gebruik van gezichtsherkenningstechnologie.
Deze door een instructeur geleide, live training in Amsterdam (online of op locatie) is bedoeld voor onderzoekers en laboratoriumprofessionals van het beginner- tot het intermediate niveau die beelden willen verwerken en analyseren die verband houden met histologische weefsels, bloedcellen, algen en andere biologische monsters.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
De Fiji-interface te navigeren en de kernfuncties van ImageJ te gebruiken.
Wetenschappelijke beelden voor betere analyse voor te verwerken en te verbeteren.
Beelden kwantitatief te analyseren, inclusief het tellen van cellen en het meten van gebieden.
Repetitive taken te automatiseren met behulp van macro's en plugins.
Workflows aan te passen aan specifieke behoeften op het gebied van beeldanalyse in biologisch onderzoek.
Dit door een instructeur geleide live training in Amsterdam (online of op locatie) is gericht op professionals met middelmatige kennis die Vision Builder AI willen gebruiken om geautomatiseerde inspectiesystemen te ontwerpen, implementeren en optimaliseren voor SMT (Surface-Mount Technology) processen.
Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat:
Geautomatiseerde inspecties op te zetten en te configureren met Vision Builder AI.
Hoge-kwaliteitsafbeeldingen verkrijgen en voorbereiden voor analyse.
Logica-gebaseerde beslissingen implementeren voor defectendetekting en procesvalidatie.
Inspectierapporten genereren en systeemprestaties optimaliseren.
Deze live training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars, onderzoekers en datawetenschappers van gemiddeld tot gevorderd niveau die willen leren hoe ze real-time objectdetectie kunnen implementeren met behulp van YOLOv7.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Begrijp de fundamentele concepten van objectdetectie.
Installeer en configureer YOLOv7 voor objectdetectietaken.
Train en test aangepaste objectdetectiemodellen met behulp van YOLOv7.
Integreer YOLOv7 met andere computer vision frameworks en tools.
Veelvoorkomende problemen met betrekking tot de implementatie van YOLOv7 oplossen.
Fiji is een open-source beeldverwerkingspakket dat ImageJ (een beeldverwerkingsprogramma voor wetenschappelijke multidimensionale beelden) en een aantal plug-ins voor wetenschappelijke beeldanalyse bundelt.
In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze de Fiji-distributie en het onderliggende ImageJ-programma kunnen gebruiken om een toepassing voor beeldanalyse te maken.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Gebruik de geavanceerde programmeerfuncties en softwarecomponenten van Fiji om ImageJ uit te breiden
Naai grote 3D-afbeeldingen van overlappende tegels
Een Fiji-installatie automatisch bijwerken bij het opstarten met behulp van het geïntegreerde updatesysteem
Kies uit een brede selectie scripttalen om aangepaste oplossingen voor beeldanalyse te bouwen
Gebruik de krachtige bibliotheken van Fiji, zoals ImgLib, op grote bioimage-datasets
Implementeer hun applicatie en werk samen met andere wetenschappers aan soortgelijke projecten
Vorm van de cursus
Interactieve lezing en discussie.
Veel oefeningen en oefenen.
Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.
Opties voor het aanpassen van cursussen
Om een training op maat voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om een afspraak te maken.
OpenCV (Open Source Computer Vision Bibliotheek: http://opencv.org) is een open-source BSD-gelicentieerde bibliotheek die enkele honderden computervisie-algoritmen bevat.
Audiëntie
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en architecten die OpenCV willen gebruiken voor computervisieprojecten
Deze live training onder leiding van een instructeur in Amsterdam (online of ter plaatse) is bedoeld voor software-engineers die willen programmeren in Python met OpenCV 4 voor deep learning.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Bekijk, laad en classificeer afbeeldingen en video's met behulp van OpenCV 4.
Implementeer deep learning in OpenCV, 4, met TensorFlow en Keras.
Voer deep learning-modellen uit en genereer impactvolle rapporten op basis van afbeeldingen en video's.
OpenFace is Python en Torch gebaseerde open-source, real-time gezichtsherkenningssoftware gebaseerd op Google's FaceNet-onderzoek.
In deze live training onder leiding van een instructeur leren deelnemers hoe ze de componenten van OpenFace kunnen gebruiken om een voorbeeldtoepassing voor gezichtsherkenning te maken en te implementeren.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Werk met de componenten van OpenFace, waaronder dlib, OpenVC, Torch en nn4 om gezichtsdetectie, uitlijning en transformatie te implementeren
Pas OpenFace toe op real-world toepassingen zoals bewaking, identiteitsverificatie, virtual reality, gaming en het identificeren van terugkerende klanten, enz.
Audiëntie
Ontwikkelaars
Datawetenschappers
Vorm van de cursus
Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening
Pattern Matching is een techniek die wordt gebruikt om gespecificeerde patronen in een afbeelding te lokaliseren. Het kan worden gebruikt om het bestaan van gespecificeerde kenmerken in een vastgelegd beeld te bepalen, bijvoorbeeld het verwachte label op een defect product in een fabriekslijn of de gespecificeerde afmetingen van een onderdeel. Het verschilt van "Pattern Recognition" (dat algemene patronen herkent op basis van grotere verzamelingen van verwante monsters) in die zin dat het specifiek dicteert waarnaar we op zoek zijn en ons vervolgens vertelt of het verwachte patroon bestaat of niet.
Vorm van de cursus
Deze cursus introduceert de benaderingen, technologieën en algoritmen die worden gebruikt op het gebied van patroonherkenning zoals dat van toepassing is op Machine Vision.
Computer Vision is een veld dat betrekking heeft op het automatisch extraheren, analyseren en begrijpen van nuttige informatie uit digitale media. Python is een programmeertaal op hoog niveau die bekend staat om zijn duidelijke syntaxis en leesbaarheid van de code.
In deze door een instructeur geleide, live training leren deelnemers de basis van Computer Vision terwijl ze stap voor stap stappen zetten bij het maken van een set eenvoudige Computer Vision applicaties met behulp van Python.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
De basisprincipes van Computer Vision begrijpen
Python gebruiken om Computer Vision taken te implementeren
Hun eigen systemen voor gezichts-, object- en bewegingsdetectie bouwen
Audiëntie
Python programmeurs die geïnteresseerd zijn in Computer Vision
Vorm van de cursus
Deels lezing, deels discussie, oefeningen en veel praktische toepassing
Deze live training onder leiding van een instructeur introduceert de software, hardware en het stapsgewijze proces die nodig zijn om een gezichtsherkenningssysteem vanaf nul op te bouwen. Gezichtsherkenning wordt ook wel Face Recognition genoemd.
De hardware die in dit lab wordt gebruikt, omvat Rasberry Pi, een cameramodule, servo's (optioneel), enz. Deelnemers zijn zelf verantwoordelijk voor de aanschaf van deze componenten. De gebruikte software omvat OpenCV, Linux, Python, enz.
Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:
Installeer Linux, OpenCV en andere softwarehulpprogramma's en bibliotheken op een Rasberry Pi.
Configureer OpenCV om gezichtsopnamen vast te leggen en te detecteren.
Begrijp de verschillende opties voor het verpakken van een Rasberry Pi-systeem voor gebruik in real-world omgevingen.
Pas het systeem aan voor een verscheidenheid aan gebruiksscenario's, waaronder bewaking, identiteitsverificatie, enz.
Vorm van de cursus
Deels lezing, deels discussie, oefeningen en zware hands-on oefening
Notitie
Andere hardware- en software-opties zijn onder meer: Arduino, OpenFace, Windows, enz. Als u een van deze wilt gebruiken, neem dan contact met ons op om dit te regelen.
SimpleCV is een open source framework, wat betekent dat het een verzameling bibliotheken en software is die je kunt gebruiken om vision-applicaties te ontwikkelen. Hiermee kunt u werken met de afbeeldingen of videostreams die afkomstig zijn van webcams, Kinects, FireWire- en IP-camera's of mobiele telefoons. Het helpt u software te bouwen om uw verschillende technologieën niet alleen de wereld te laten zien, maar ook te begrijpen.
Audiëntie
Deze cursus is bedoeld voor ingenieurs en ontwikkelaars die computer vision-toepassingen willen ontwikkelen met SimpleCV.
Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op back-end ontwikkelaars en datawetenschappers die vooraf getrainde YOLO-modellen willen opnemen in hun ondernemingsgestuurde programma's en kosteneffectieve componenten willen implementeren voor object- detectie.
Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:
Installeer en configureer de benodigde tools en bibliotheken die nodig zijn voor objectdetectie met behulp van YOLO.
Pas Python opdrachtregeltoepassingen aan die werken op basis van vooraf getrainde YOLO-modellen.
Implementeer het raamwerk van vooraf getrainde YOLO-modellen voor verschillende computer vision-projecten.
Converteer bestaande datasets voor objectdetectie naar YOLO-formaat.
Begrijp de fundamentele concepten van het YOLO-algoritme voor computervisie en/of deep learning.
Lees meer...
Laatst bijgewerkt:
Reviews (2)
Trainer was zeer deskundig en zeer open voor feedback over het tempo waarmee de inhoud en de onderwerpen die we besproken hebben, doorgegaan moesten worden. Ik heb veel geleerd van de training en voel me nu goed op de hoogte van beeldmanipulatie en enkele technieken voor het opbouwen van een goede trainset voor een beeldclassificatieprobleem.
Computer Vision training cursus in Amsterdam, Computer Vision opleiding cursus in Amsterdam, Weekend Computer Vision cursus in Amsterdam, Avond Computer Vision training in Amsterdam, Computer Vision instructeur geleid Amsterdam, Computer Vision boot camp in Amsterdam, Weekend Computer Vision training in Amsterdam, Computer Vision instructeur geleid in Amsterdam,Computer Vision lessen in Amsterdam, Computer Vision privé cursus in Amsterdam, Computer Vision coaching in Amsterdam, Computer Vision trainer in Amsterdam, Avond Computer Vision cursus in Amsterdam, Computer Vision een op een training in Amsterdam, Computer Vision on-site in Amsterdam, Computer Vision op locatie in Amsterdam, Computer Vision een op een opleiding in Amsterdam, Computer Vision instructeur in Amsterdam
