Visión por Computadora con Google Colab y TensorFlow
La visión por computadora es un campo en rápida evolución dentro de la inteligencia artificial, y TensorFlow es una de las herramientas más potentes disponibles para construir e implementar modelos de visión. Este curso presenta a los participantes técnicas avanzadas de visión por computadora utilizando TensorFlow y Google Colab, cubriendo áreas esenciales como redes neuronales convolucionales (CNN) y técnicas de procesamiento de imágenes.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar sofisticados modelos de visión utilizando Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
- Aprovechar Google Colab para el desarrollo escalable y eficiente de modelos en la nube.
- Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
- Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
- Utilizar aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
- Visualizar e interpretar los resultados de modelos de clasificación de imágenes.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
Temario del curso
Introducción a la Visión por Computadora
- Descripción general de las aplicaciones de la visión por computadora
- Comprensión de los datos e formatos de imagen
- Desafíos en las tareas de visión por computadora
Introducción a las Redes Neuronales Convolucionales (CNN)
- ¿Qué son las CNN?
- Arquitectura de las CNN: Capas convolucionales, agrupación y capas completamente conectadas
- Cómo se utilizan las CNN en la visión por computadora
Práctica con TensorFlow y Google Colab
- Configuración del entorno en Google Colab
- Uso de TensorFlow para la construcción de modelos
- Construcción de un modelo CNN simple en TensorFlow
Técnicas Avanzadas de CNN
- Aprendizaje por transferencia para CNN
- Ajuste fino de modelos preentrenados
- Técnicas de aumento de datos para mejorar el rendimiento
Preprocesamiento y Aumento de Imágenes
- Técnicas de preprocesamiento de imágenes (escalamiento, normalización, etc.)
- Aumento de datos de imagen para un mejor entrenamiento del modelo
- Uso de la canalización de datos de imagen de TensorFlow
Construcción y Despliegue de Modelos de Visión por Computadora
- Entrenamiento de CNN para clasificación de imágenes
- Evaluación y validación del rendimiento del modelo
- Despliegue de modelos en entornos de producción
Aplicaciones del Mundo Real de la Visión por Computadora
- Visión por computadora en salud, retail y seguridad
- Detección y reconocimiento de objetos impulsados por IA
- Uso de CNN para el reconocimiento facial y de gestos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Comprensión de conceptos de aprendizaje profundo
- Conocimientos básicos de redes neuronales convolucionales (CNN)
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Profesionales de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
- Desplegar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real usando Google Colab.
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- Configurar y gestionar cuadernos de Python en la nube utilizando Colab Pro.
- Acceder a GPUs y TPUs para acelerar los cálculos.
- Optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático utilizando bibliotecas populares (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Integrarse con Google Drive y fuentes de datos externas para proyectos colaborativos.
Formato del curso
- Lecciones interactivas y discusión en grupo.
- Numerosos ejercicios y práctica guiada.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizar los detalles.
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- Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
- Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
- Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
- Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
- Utilizar las funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.
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- Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
- Comprender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos básicos del procesamiento del lenguaje natural.
- Preprocesar y limpiar datos de texto para tareas de NLP.
- Realizar análisis de sentimientos utilizando las bibliotecas NLTK y SpaCy.
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- Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python.
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- Utilizar estructuras de control para gestionar el flujo de un programa Python.
- Crear funciones para organizar y reutilizar el código de manera eficaz.
- Explorar y utilizar bibliotecas básicas para la programación en Python.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
- Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
- Desarrollar agentes inteligentes que aprenden mediante ensayo y error.
- Optimizar el rendimiento de los agentes mediante técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales Q profundas (DQN).
- Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
- Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.
Análisis de series temporales con Google Colab
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real utilizando Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
- Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
- Aplicar modelos ARIMA para predecir tendencias de datos.
- Utilizar la biblioteca Prophet de Facebook para un pronóstico flexible.
- Visualizar los datos de series temporales y los resultados del pronóstico.
Vision Builder para inspección automatizada
35 HorasEsta formación impartida por un instructor en vivo en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada en procesos de Tecnología de Montaje en Superficie (SMT).
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e implementar inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
- Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
- Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación del proceso.
- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.
