YOLOv7: Detección de objetos en tiempo real con visión por computadora

Esta formación dirigida por un instructor en Ecuador cubre el despliegue y la optimización de modelos de CV y PLN utilizando el SDK de CANN para hardware Ascend. Los participantes aprenderán a convertir modelos, integrarlos en flujos de trabajo en vivo y mejorar el rendimiento de inferencia para la detección y el análisis en tiempo real.

Esta formación práctica, impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de inteligencia artificial de nivel intermedio e ingenieros de visión por computadora que desean construir sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para la detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas de visión con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean 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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales del IoT que desean implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la IA en el borde y sus aplicaciones en visión por computadora.
• Implementar modelos optimizados de aprendizaje profundo en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y videos en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar los modelos de IA para el rendimiento, la eficiencia energética y una inferencia de baja latencia.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a personal de las fuerzas del orden de nivel principiante que desea transicionar del dibujo manual de retratos parlantes al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
• Aprender los conceptos básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades en el uso de herramientas y marcos de trabajo de IA para crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Esta formación práctica en Ecuador cubre los fundamentos de Fiji e ImageJ para la investigación biológica. Los estudiantes adquieren habilidades prácticas en el preprocesamiento de imágenes, el análisis cuantitativo y la automatización mediante macros para agilizar flujos de trabajo con tejidos histológicos, células y otras muestras, obteniendo resultados reproducibles.

Descubra los fundamentos de la visión por computadora en esta capacitación práctica dirigida por un instructor en Ecuador. Los participantes utilizarán Python para construir sistemas de detección de rostros, objetos y movimiento. Este curso ofrece una base práctica en el procesamiento de imágenes y tareas de visión por computadora.

Esta 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.