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 trainings in Namur can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
Face Recognition is also known as Facial Recognition.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Namur, Hotel de Ville
NobleProg Namur, Rue de Fer, 48 , Namur, belgium, 5000
Namur est une ville francophone du Belgique, capitale de la Wallonie depuis 1986, et chef-lieu de la province de Namur. Occupé dès le Néolithique, le confluent de la Sambre et de la Meuse a vu naître la cité romaine au début de notre ère. Ancien fief des Comtes de Namur, rattaché à la maison du Luxembourg puis à l'empire habsbourgeois, la citadelle de Namur fut l'enjeu de nombreux sièges au cours des époques. Malgré les dégâts subis par les conflits, la ville conserve un riche patrimoine mobilier et immobilier. Aujourd'hui capitale régionale, la ville est le siège du Parlement de Wallonie, du Gouvernement wallon et du Service public de Wallonie, mais également la ville hôte du Festival international du film francophone, du festival d'arts forains Namur en Mai, du Festival Verdur Rock.
Cette formation en direct avec instructeur en Namur (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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