Online or onsite, instructor-led live Face Recognition training courses demonstrate through interactive hands-on practice the fundamentals and advanced concepts of Face Recognition.
Face Recognition training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Onsite live Face Recognition training can be carried out locally on customer premises in Manitoba or in NobleProg corporate training centers in Manitoba.
Face Recognition is also known as Facial Recognition.
Emplacement d’Affaires Idéal pour Professionnels et Clients
Idéalement situé à l’emblématique croisement de Portage et Main, 201 Portage Avenue est un choix parfait pour les entreprises recevant régulièrement des visiteurs. Avec un stationnement sur place, un salon d’affaires moderne et une variété de restaurants, cet emplacement garantit une expérience fluide et agréable.
Travaillez dans des bureaux lumineux et spacieux, dotés de grandes baies vitrées et de terrasses extérieures, conçus pour le confort et la productivité. Pour une pause bien méritée, plongez dans l’histoire locale au Manitoba Museum ou profitez d’une séance de shopping au Winnipeg Square Shopping Centre.
St. Mary
330, avenue St. Mary, Winnipeg, Canada, R3C 3Z5
Lien rapide vers l'aéroport international James Armstrong Richardson de Winnipeg à 20 minutes.
201, avenue Portage
201, avenue Portage – 18e étage, Winnipeg, Canada, R3B 3K6
Situé au 18e étage de l'immeuble le plus prestigieux de Winnipeg, le centre d'affaires 201 Portage Avenue allie une architecture époustouflante et un style moderne pour créer un environnement d'entreprise élégant et haut de gamme.
Cette formation en direct avec instructeur en Manitoba (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.
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.
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.
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