London - London City Centre

380, rue Wellington, London, Canada, N6A 5B5

Le centre occupe le 6e étage du City Centre Building, un complexe d'angle idéalement situé au centre-ville de London, en Ontario.

West Toronto - Etobicoke

10 Four Seasons Place, Toronto, Canada, M9B 6H7

Etobicoke est un quartier prestigieux situé à l'ouest de Toronto, à mi-chemin entre Toronto et Mississauga. Facilement accessible par les transports en commun (bus) et à 5 minutes de la station de métro locale.

Scarborough – 10 Milner Business Court

10 Milner Business Court, Scarborough, Canada, M1B 3C6

Le Milner Court Centre occupe le troisième étage d'un immeuble d'angle. Il est facilement accessible par les transports en commun, que ce soit par autobus ou par le réseau de transport en commun rapide.

Oakville - Winston Park

2010, promenade Winston Park, Oakville, Canada, L6H 5R7

Le centre Winston Park est situé à proximité de la Queen Elizabeth Way et de l'Ontario 403, offrant un accès facile à Burlington et Hamilton à l'ouest et à Mississauga et Toronto à l'est.

Brampton - Brampton County Court

2 County Court Blvd, Brampton, Canada, L6W 3W

Le centre d'affaires du tribunal du comté de Brampton en Ontario est situé dans un bâtiment moderne du quartier des affaires du centre-ville, près du palais de justice de Grenville et de William Davis.

Barrie - 49 High Street

49 rue High , Barrie, Canada, L4N 5J4

Équilibrez travail et loisirs dans nos bureaux situés au 49 High Street. Barrie possède un centre commercial animé et bénéficie d’une excellente connectivité – nos bureaux centraux se trouvent à seulement quelques minutes en voiture de l’autoroute 400

Waterloo - 180 Northfield Drive West

180 Northfield Drive West, Waterloo, Canada, N2L 0C7

Maximisez les opportunités dans cette ville avant-gardiste, un centre de connaissances qui abrite plusieurs géants de la technologie. Notre centre bien desservi du 180 Northfield Drive West se trouve sur le campus d'entreprise de la ville, près de la prestigieuse Université de Waterloo.

Kitchener - 22, rue Frederick

22, rue Frederick, Kitchener, canada, N2H 6M6

Espace de bureau de premier plan au centre-ville Établissez votre entreprise au cœur du centre-ville de Kitchener. Travaillez aux côtés de sociétés financières et d'assurances de premier plan dans nos bureaux du 22 Frederick Street, au coin de Frederick Street, vous offrant un accès facile aux commodités locales.

Brampton - 2 County Court

2 County Court Boulevard, Brampton, Canada, L6W 3W8

Tournez-vous vers l’avenir avec un espace de bureau au 2 County Court, un bâtiment aux performances environnementales exceptionnelles. La troisième plus grande ville du Grand Toronto bénéficie d’excellentes liaisons de transport, tandis que l’aéroport international de Toronto se trouve à moins de 16 km.

Richmond Hill - The Business Exchange

9225 Rue Leslie, Richmond Hill, Canada, L4B 3H6

Implantez votre entreprise dans le cadre paisible de Richmond Hill, qui abrite de grandes marques mondiales. Situé dans la banlieue nord, notre espace de travail The Business Exchange se trouve à seulement 30 minutes en voiture du centre de Toronto et de l'aéroport international.

Ottawa - Albert & Metcalfe

116, rue Albert, Ottawa, Canada, K1P 5G3

En face du World Exchange Plaza. Le Centre Shaw d'Ottawa et le centre commercial CF Rideau Centre sont à 10 minutes.

49 Rue High

3ᵉ étage, Rue Dunlop Ouest, Barrie, Canada, L4N 1A8

Un Parfait Équilibre entre Travail et Loisirs au Bord du Lac Simcoe Alliez productivité et détente dans notre espace de bureau situé au 49 High Street. Situé au cœur du centre commercial animé de Barrie, cet espace de travail bénéficie d'une excellente connectivité, avec l'autoroute 400 à quelques minutes en voiture. Travaillez efficacement dans un bâtiment en brique moderne avec une entrée vitrée, des espaces de travail magnifiquement conçus et des œuvres d'art dans toutes les salles de réunion. Après une journée productive, profitez des nombreux restaurants à proximité ou faites une promenade agréable jusqu'à Heritage Park en bord de mer pour vous détendre.

Toronto - Rue Toronto

36, rue Toronto, Toronto, Canada, M5C 2C5

À quelques pas du prestigieux centre financier de Toronto. Liaison rapide vers l'aéroport international Pearson - à moins de 30 minutes.

Ottawa - 343 Preston

Regus, 343, rue Preston, Ottawa, Canada, K1S 1N4

Au dernier étage d'une tour de bureaux distinctive, bien visible depuis l'autoroute 417, vous trouverez le Regus 343 Preston Centre à Ottawa. À seulement 10 minutes en voiture du centre-ville d'Ottawa, à quelques pas du lac Downs et à proximité de l'intersection animée de Preston Gladstone dans la Petite Italie.

Mississauga - Airways

5925, chemin de l'Aéroport, Mississauga, Canada, L4V 1W1

Airways est un magnifique centre situé au 5925 Airport Road, juste en face de l'aéroport international Pearson de Toronto, qui propose des services de navette. Adjacent aux autoroutes 409 et 427, notre centre est facilement accessible.

Sous-catégories (4)

Image for the OpenCV

OpenCV
Image for the Machine Vision

Machine Vision
Image for the Image Analysis

Image Analysis
Image for the Face Recognition

Face Recognition

Découvrez nos formations

Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing

 21 Heures
Cette formation en direct avec instructeur en Ontario (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs en vision par ordinateur de niveau intermédiaire à avancé, aux développeurs d'IA et aux professionnels de l'IoT qui souhaitent mettre en œuvre et optimiser les modèles de vision par ordinateur pour le traitement en temps réel sur les appareils de périphérie. À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
  • Comprendre les principes fondamentaux de Edge AI et ses applications en vision par ordinateur.
  • Déployer des modèles d'apprentissage profond optimisés sur des appareils périphériques pour l'analyse d'images et de vidéos en temps réel.
  • Utiliser des frameworks comme TensorFlow Lite, OpenVINO, et NVIDIA Jetson SDK pour le déploiement de modèles.
  • Optimiser les modèles d'IA pour la performance, l'efficacité énergétique et l'inférence à faible latence.
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Computer Vision with Google Colab and TensorFlow

 21 Heures
Cette formation en direct avec instructeur en Ontario (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent approfondir leur compréhension de la vision par ordinateur et explorer les capacités de TensorFlow à développer des modèles de vision sophistiqués à l'aide de Google Colab. À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Construire et entraîner des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) en utilisant TensorFlow.
  • Tirer parti de Google Colab pour un développement de modèle évolutif et efficace basé sur le cloud.
  • Mettre en œuvre des techniques de prétraitement d'images pour les tâches de vision par ordinateur.
  • Déployer des modèles de vision par ordinateur pour des applications réelles.
  • Utiliser l'apprentissage par transfert pour améliorer les performances des modèles CNN.
  • Visualiser et interpréter les résultats des modèles de classification d'images.
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Computer Vision for Autonomous Driving

 21 Heures
Cette formation dirigée par un instructeur, en présentiel ou en ligne, s'adresse aux développeurs IA et aux ingénieurs en vision par ordinateur de niveau intermédiaire qui souhaitent construire des systèmes de vision robustes pour les applications de conduite autonome.À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les concepts fondamentaux de la vision par ordinateur dans les véhicules autonomes.
  • Implémenter des algorithmes pour la détection d'objets, la détection de voies et la segmentation sémantique.
  • Intégrer les systèmes de vision avec les autres sous-systèmes des véhicules autonomes.
  • Appliquer les techniques d'apprentissage profond aux tâches de perception avancées.
  • Évaluer les performances des modèles de vision par ordinateur dans des scénarios réels.
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AI Facial Recognition Development for Law Enforcement

 21 Heures
Cette formation en direct avec instructeur en Ontario (en ligne ou sur place) s'adresse au personnel débutant des forces de l'ordre qui souhaite passer de l'esquisse faciale manuelle à l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle pour développer des systèmes de reconnaissance faciale. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les principes fondamentaux de l'intelligence artificielle et Machine Learning.
  • Apprendre les bases du traitement numérique de l'image et son application à la reconnaissance faciale.
  • Développer des compétences dans l'utilisation d'outils et de cadres d'intelligence artificielle pour créer des modèles de reconnaissance faciale.
  • Acquérir une expérience pratique dans la création, l'entraînement et le test de systèmes de reconnaissance faciale.
  • Comprendre les considérations éthiques et les meilleures pratiques dans l'utilisation de la technologie de reconnaissance faciale.
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Fiji: Image Processing for Biotechnology and Toxicology

 14 Heures
Cette formation en direct dans Ontario (en ligne ou sur place) s'adresse aux chercheurs et professionnels de laboratoire de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent traiter et analyser des images de tissus histologiques, de cellules sanguines, d'algues et d'autres échantillons biologiques. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Naviguer dans l'interface Fiji et utiliser les fonctions principales d'ImageJ.
  • Prétraiter et améliorer les images scientifiques pour une meilleure analyse.
  • Analyser les images quantitativement, y compris le comptage des cellules et la mesure de la surface.
  • Automatiser les tâches répétitives à l'aide de macros et de plugins.
  • Personnaliser les flux de travail pour répondre aux besoins spécifiques d'analyse d'images dans la recherche biologique.
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Vision Builder for Automated Inspection

 35 Heures
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires souhaitant utiliser Vision Builder AI pour concevoir, mettre en œuvre et optimiser des systèmes d'inspection automatisés destinés aux processus SMT (Surface-Mount Technology).À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
  • Configurer et paramétrer des inspections automatisées à l'aide de Vision Builder AI.
  • Acquérir et prétraiter des images de haute qualité pour l'analyse.
  • Mettre en œuvre des décisions basées sur la logique pour la détection de défauts et la validation du processus.
  • Générer des rapports d'inspection et optimiser les performances du système.
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YOLOv7: Real-time Object Detection with Computer Vision

 21 Heures
Cette formation en Ontario (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs, chercheurs et data scientists de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent apprendre à mettre en œuvre la détection d'objets en temps réel à l'aide de YOLOv7. A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les concepts fondamentaux de la détection d'objets.
  • Installer et configurer YOLOv7 pour des tâches de détection d'objets.
  • Entraîner et tester des modèles de détection d'objets personnalisés en utilisant YOLOv7.
  • Intégrer YOLOv7 avec d'autres cadres et outils de vision par ordinateur.
  • Résoudre les problèmes courants liés à l'implémentation de YOLOv7.
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Deep Learning pour la Vision avec Caffe

 21 Heures
Caffe est un cadre d'apprentissage en profondeur conçu pour l'expression, la rapidité et la modularité. Ce cours explore l’application de Caffe tant que cadre d’apprentissage approfondi pour la reconnaissance d’images en prenant comme exemple le MNIST. Public Ce cours convient aux chercheurs et ingénieurs Deep Learning intéressés par l'utilisation de Caffe tant que cadre. Une fois ce cours terminé, les délégués seront en mesure de:
  • comprendre la structure et les mécanismes de déploiement de Caffe
  • effectuer des tâches d'installation / environnement de production / architecture et configuration
  • évaluer la qualité du code, effectuer le débogage, la surveillance
  • implémenter une production avancée telle que des modèles d'entraînement, implémenter des couches et se connecter
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Fiji: Introduction to Scientific Image Processing

 21 Heures
Fiji est un logiciel libre de traitement d'images qui regroupe ImageJ (un programme de traitement d'images multidimensionnelles scientifiques) et un certain nombre de plugins pour l'analyse d'images scientifiques. Au cours de cette formation, les participants apprendront à utiliser la distribution Fiji et le programme ImageJ sous-jacent pour créer une application d'analyse d'images. À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Utiliser les fonctions de programmation avancées et les composants logiciels de Fiji pour étendre ImageJ
  • Assembler de grandes images 3D à partir de tuiles qui se chevauchent
  • Mettre à jour automatiquement une installation de Fiji au démarrage en utilisant le système de mise à jour intégré
  • Choisir parmi une large sélection de langages de script pour créer des solutions d'analyse d'images personnalisées.
  • utiliser les puissantes bibliothèques de Fiji, telles que ImgLib, pour les grands ensembles de données d'imagerie biologique
  • Déployer leur application et collaborer avec d'autres scientifiques sur des projets similaires.
Format du cours
  • Exposé et discussion interactifs.
  • Beaucoup d'exercices et de pratique.
  • Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
  • Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
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Vision par ordinateur avec OpenCV

 28 Heures
OpenCV (Open Source Computer Vision Library : http://opencv.org) est une bibliothèque open-source sous licence BSD qui comprend plusieurs centaines d'algorithmes de vision par ordinateur. Public Ce cours s'adresse aux ingénieurs et aux architectes qui souhaitent utiliser OpenCV pour des projets de vision par ordinateur.
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Python and Deep Learning with OpenCV 4

 14 Heures
Cette formation en Ontario (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs logiciels qui souhaitent programmer en Python avec OpenCV 4 pour l'apprentissage profond. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Visualiser, charger et classifier des images et des vidéos en OpenCV 4.
  • Mettre en œuvre l'apprentissage profond en OpenCV 4 avec TensorFlow et Keras.
  • Exécuter des modèles d'apprentissage profond et générer des rapports percutants à partir d'images et de vidéos.
En savoir plus...

OpenFace: Creating Facial Recognition Systems

 14 Heures
OpenFace est un logiciel de reconnaissance faciale en temps réel, à code source ouvert, basé sur les recherches FaceNet de Google Python et Torch. Au cours de cette formation, les participants apprendront à utiliser les composants d'OpenFace pour créer et déployer un exemple d'application de reconnaissance faciale. A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
  • Travailler avec les composants d'OpenFace, y compris dlib, OpenVC, Torch, et nn4 pour implémenter la détection, l'alignement et la transformation des visages.
  • Appliquer OpenFace à des applications réelles telles que la surveillance, la vérification d'identité, la réalité virtuelle, les jeux, l'identification de clients réguliers, etc.
Public
  • Développeurs
  • Scientifiques des données
Format du cours
  • En partie conférence, en partie discussion, exercices et pratique intensive.
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Pattern Matching

 14 Heures
Pattern Matching est une technique utilisée pour localiser des motifs spécifiques dans une image. Elle peut être utilisée pour déterminer l'existence de caractéristiques spécifiques dans une image capturée, par exemple l'étiquette attendue sur un produit défectueux dans une chaîne de production ou les dimensions spécifiées d'un composant. Elle diffère de la technique "Pattern Recognition" (qui reconnaît des modèles généraux basés sur des collections plus vastes d'échantillons apparentés) en ce sens qu'elle dicte spécifiquement ce que nous recherchons, puis nous indique si le modèle attendu existe ou non. Format du cours
  • Ce cours présente les approches, les technologies et les algorithmes utilisés dans le domaine de la recherche de motifs, tels qu'ils s'appliquent à Machine Vision.
En savoir plus...

Computer Vision with Python

 14 Heures
[L'informatique est un domaine qui consiste à extraire, analyser et comprendre automatiquement des informations utiles à partir de supports numériques. Le Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et la lisibilité de son code. Dans cette formation en direct, dirigée par un instructeur, les participants apprendront les bases de Computer Vision en créant un ensemble d'applications Computer Vision simples à l'aide de Python. À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
  • Comprendre les bases de Computer Vision
  • Utiliser Python pour implémenter des tâches Computer Vision
  • Construire leurs propres systèmes de détection de visages, d'objets et de mouvements
Public
  • Programmeurs Python intéressés par Computer Vision
Format du cours
  • Cours combinant exposés théoriques, discussions, exercices et une pratique intensive
En savoir plus...

Raspberry Pi + OpenCV for Facial Recognition

 21 Heures
Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, présente le logiciel, le matériel et le processus étape par étape nécessaire pour construire un système de reconnaissance faciale à partir de zéro. La reconnaissance faciale est également connue sous le nom de Face Recognition. Le matériel utilisé dans ce laboratoire comprend le Rasberry Pi, un module caméra, des servos (optionnels), etc. Les participants sont responsables de l'achat de ces composants. Les logiciels utilisés comprennent OpenCV, Linux, Python, etc. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer Linux, OpenCV et d'autres logiciels utilitaires et bibliothèques sur un Rasberry Pi.
  • Configurer OpenCV pour capturer et détecter des images faciales.
  • Comprendre les différentes options de conditionnement d'un système Rasberry Pi pour une utilisation dans des environnements réels.
  • Adapter le système à une variété de cas d'utilisation, y compris la surveillance, la vérification d'identité, etc.
Format du cours
  • En partie exposé, en partie discussion, exercices et pratique intensive.
Remarque
  • D'autres options matérielles et logicielles existent : Arduino, OpenFace, Windows, etc. Si vous souhaitez utiliser l'une de ces options, veuillez nous contacter.
En savoir plus...

Scilab

 14 Heures
Scilab est un langage de haut niveau bien développé, gratuit et open source pour la manipulation de données scientifiques. Utilisée pour les statistiques, les graphiques et l’animation, la simulation, le traitement du signal, la physique, l’optimisation, etc., sa structure de données centrale est la matrice, simplifiant de nombreux types de problèmes par rapport à d’autres solutions telles que les dérivés FORTRAN et C. Il est compatible avec des langages tels que C, Java et Python , ce qui en fait un complément aux systèmes existants. Au cours de cette formation dirigée par un instructeur, les participants découvriront les avantages de Scilab par rapport à des alternatives telles que Matlab, les bases de la syntaxe Scilab , ainsi que certaines fonctions avancées et une interface avec d’autres langages largement utilisés, en fonction de la demande. Le cours se terminera par un bref projet axé sur le traitement d'images. À la fin de cette formation, les participants maîtriseront les fonctions de base et certaines fonctions avancées de Scilab , ainsi que les ressources nécessaires pour continuer à élargir leurs connaissances. Public
  • Scientifiques et ingénieurs spécialisés dans les données, particulièrement intéressés par le traitement d'images et la reconnaissance faciale
Format du cours
  • Partie conférence, partie discussion, exercices et exercices pratiques intensifs, avec un projet final
En savoir plus...

Computer Vision with SimpleCV

 14 Heures
SimpleCV est un framework open source, c'est-à-dire un ensemble de bibliothèques et de logiciels que vous pouvez utiliser pour développer des applications de vision. Il vous permet de travailler avec des images ou des flux vidéo provenant de webcams, de Kinects, de caméras FireWire et IP, ou de téléphones portables. Il vous aide à créer des logiciels qui permettent à vos différentes technologies non seulement de voir le monde, mais aussi de le comprendre. Public Ce cours s'adresse aux ingénieurs et aux développeurs qui souhaitent développer des applications de vision artificielle avec SimpleCV.
En savoir plus...

Real-Time Object Detection with YOLO

 7 Heures
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs back-end et aux scientifiques des données qui souhaitent incorporer des modèles YOLO pré-entraînés dans leurs programmes d'entreprise et mettre en œuvre des composants rentables pour la détection d'objets. A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
  • Installer et configurer les outils et bibliothèques nécessaires à la détection d'objets à l'aide de YOLO.
  • Personnaliser Python les applications en ligne de commande qui fonctionnent sur la base des modèles pré-entraînés de YOLO.
  • Implémenter le cadre des modèles YOLO pré-entraînés pour divers projets de vision par ordinateur.
  • Convertir des ensembles de données existants pour la détection d'objets au format YOLO.
  • Comprendre les concepts fondamentaux de l'algorithme YOLO pour la vision par ordinateur et/ou l'apprentissage profond.
En savoir plus...

Dernière Mise À Jour:

Nos clients témoignent (3)

Les compétences du formateur, et la bonne ambiance.

Sebastien CADET - Autoliv

Le formateur était très compétent et ouvert aux retours sur le rythme à adopter pour aborder les contenus et les sujets couverts. J'ai beaucoup appris au cours de la formation et je me sens maintenant capable de manipuler des images et d'utiliser certaines techniques pour constituer un bon jeu de données pour un problème de classification d'images.

Anthea King - WesCEF

Formation - Computer Vision with Python

Traduction automatique

I genuinely enjoyed the hands-on approach.

Kevin De Cuyper

Formation - Computer Vision with OpenCV

Traduction automatique

Cours à venir

Computer Vision with Python

2025-05-13 09:30
14 Heures
49 Rue High
CA$ 3,514 (En ligne)
CA$ 5,514 (Salle de Classe)

Edge AI for Computer Vision: Real-Time Image Processing

2025-05-27 09:30
21 Heures
49 Rue High
CA$ 5,270 (En ligne)
CA$ 8,270 (Salle de Classe)

Real-Time Object Detection with YOLO

2025-06-10 09:30
7 Heures
49 Rue High
CA$ 2,119 (En ligne)
CA$ 3,119 (Salle de Classe)

Computer Vision with SimpleCV

2025-06-24 09:30
14 Heures
49 Rue High
CA$ 3,514 (En ligne)
CA$ 5,514 (Salle de Classe)

OpenFace: Creating Facial Recognition Systems

2025-07-08 09:30
14 Heures
49 Rue High
CA$ 3,514 (En ligne)
CA$ 5,514 (Salle de Classe)

Pattern Matching

2025-07-22 09:30
14 Heures
49 Rue High
CA$ 3,514 (En ligne)
CA$ 5,514 (Salle de Classe)

Autres régions en Canada

D'autres Pays

Ces formations sont également disponibles dans d'autres pays

Conseil

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