Cursos de Visión artificial en Ecuador

Esta capacitación en vivo dirigida 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 modelos de visión sofisticados utilizando Google Colab.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construya y entrene redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aproveche Google Colab para el desarrollo de modelos escalables y eficientes basados en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión artificial.
• Implemente modelos de visión artificial para aplicaciones del mundo real.
• Utilice el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos de CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores, investigadores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a implementar la detección de objetos en tiempo real utilizando YOLOv7.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la detección de objetos.
• Instale y configure YOLOv7 para tareas de detección de objetos.
• Entrene y pruebe modelos de detección de objetos personalizados con YOLOv7.
• Integre YOLOv7 con otros marcos y herramientas de visión artificial.
• Solucionar problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.

Caffe es un marco de aprendizaje profundo creado teniendo en cuenta la expresión, la velocidad y la modularidad. Este curso explora la aplicación de Caffe como un marco de aprendizaje profundo para el reconocimiento de imágenes utilizando MNIST como ejemplo Audiencia Este curso es adecuado para investigadores e ingenieros de Deep Learning interesados en utilizar Caffe como marco. Después de completar este curso, los delegados podrán:

• Entender la estructura de Caffe y los mecanismos de despliegue.
• realizar tareas de instalación / entorno de producción / arquitectura y configuración.
• evaluar la calidad del código, realizar depuración, monitoreo
• Implementar producción avanzada como modelos de entrenamiento, implementación de capas y registro.

Marvin es un marco extensible, multiplataforma, de código abierto de imagen y procesamiento de vídeo desarrollado en Java.   los desarrolladores pueden utilizar Marvin para manipular imágenes, extraer entidades de imágenes para tareas de clasificación, generar figuras algorítmicamente, procesar datasets de archivos de vídeo y configurar la automatización de pruebas unitarias. algunas de las aplicaciones de vídeo de Marvin & #39; s incluyen filtrado, realidad aumentada, seguimiento de objetos y detección de movimiento. en este curso de instructor, los participantes en vivo aprenderán los principios de la imagen y el análisis de vídeo y utilizarán Marvin Framework y sus algoritmos de procesamiento de imágenes para construir su propia aplicación. formato de la del curso

• se introducen por primera vez los principios básicos de análisis de imágenes, análisis de vídeo y Marvin Framework. A los estudiantes se les dan tareas basadas en proyectos que les permiten practicar los conceptos aprendidos. Al final de la clase, los participantes han desarrollado su propia aplicación utilizando Marvin Framework y bibliotecas.

Computer visión por Computer es un campo que implica extraer, analizar y comprender automáticamente información útil de los medios digitales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y la legibilidad del código. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán los conceptos básicos de Computer Vision a medida que avanzan en la creación de un conjunto de aplicaciones simples de Computer Vision usando Python . Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos de Computer visión por Computer
• Use Python para implementar tareas de Computer Vision
• Construir sus propios sistemas de detección de rostro, objeto y movimiento.

Audiencia

• Programadores de Python interesados en Computer visión por Computer

Formato del curso

• Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean construir un automóvil autónomo utilizando técnicas de aprendizaje profundo.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilice Keras para crear y entrenar una red neuronal convolucional.
• Utilice técnicas de visión artificial para identificar carriles en un proyecto de conducción autónoma.
• Entrene un modelo de aprendizaje profundo para diferenciar las señales de tráfico.
• Simula un coche totalmente autónomo.

SimpleCV es un marco de código abierto, lo que significa que es una colección de bibliotecas y software que puede usar para desarrollar aplicaciones de visión. Le permite trabajar con las imágenes o secuencias de vídeo que provienen de cámaras web, Kinects, FireWire y cámaras IP, o teléfonos móviles. Le ayuda a crear software para que sus diversas tecnologías no solo vean el mundo, sino que también lo entiendan.AudienciaEste curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan desarrollar aplicaciones de visión artificial con SimpleCV.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean crear modelos de detección y seguimiento de objetos acelerados por hardware para analizar datos de transmisión de video. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure el entorno de desarrollo, el software y las bibliotecas necesarias para comenzar a desarrollar.
• Cree, entrene e implemente modelos de aprendizaje profundo para analizar transmisiones de video en vivo.
• Identifique, rastree, segmente y prediga diferentes objetos dentro de los fotogramas de video.
• Optimice los modelos de detección y seguimiento de objetos.
• Implemente una aplicación de análisis de vídeo inteligente (IVA).

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de back-end y científicos de datos que deseen incorporar modelos YOLO previamente entrenados en sus programas impulsados por la empresa e implementar componentes rentables para la detección de objetos. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure las herramientas y bibliotecas necesarias para la detección de objetos mediante YOLO.
• Personalice Python las aplicaciones de línea de comandos que funcionan en función de modelos previamente entrenados de YOLO.
• Implementar el marco de los modelos YOLO preentrenados para varios proyectos de visión artificial.
• Convierta los conjuntos de datos existentes para la detección de objetos en formato YOLO.
• Comprender los conceptos fundamentales del algoritmo YOLO para visión por computador y/o aprendizaje profundo.

OpenFace es Python y Torch un software de reconocimiento facial en tiempo real de código abierto basado en la investigación de FaceNet de Google.En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar los componentes de OpenFace para crear e implementar una aplicación de reconocimiento facial de muestra.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Trabaje con los componentes de OpenFace, incluidos dlib, OpenVC Torch y nn4 para implementar la detección, alineación y transformación de rostros
• Aplique OpenFace a aplicaciones del mundo real como vigilancia, verificación de identidad, realidad virtual, juegos e identificación de clientes habituales, etcétera.

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta el software, el hardware y el proceso paso a paso necesarios para crear un sistema de reconocimiento facial desde cero. El reconocimiento facial también se conoce como Face Recognition.El hardware utilizado en este laboratorio incluye Rasberry Pi, un módulo de cámara, servos (opcionales), etcétera. Los participantes son responsables de comprar estos componentes ellos mismos. El software utilizado incluye OpenCV, Linux, Python, etcétera.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale Linux, OpenCV y otras utilidades y bibliotecas de software en una Rasberry Pi.
• Configure OpenCV para capturar y detectar imágenes faciales.
• Comprenda las diversas opciones para empaquetar un sistema Rasberry Pi para su uso en entornos del mundo real.
• Adapte el sistema para una variedad de casos de uso, incluida la vigilancia, la verificación de identidad, etcétera.

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada

Nota

• Otras opciones de hardware y software incluyen: Arduino, OpenFace, Windows, etcétera. Si desea utilizar alguno de ellos, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Fiji es un paquete de procesamiento de imágenes de código abierto que agrupa ImageJ (un programa de procesamiento de imágenes para imágenes científicas multidimensionales) y una serie de complementos para el análisis de imágenes científicas.En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar la distribución Fiji y su programa subyacente ImageJ para crear una aplicación de análisis de imágenes.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilice las funciones de programación avanzadas y los componentes de software de Fiji para ampliar ImageJ
• Unir imágenes 3D de gran tamaño a partir de mosaicos superpuestos
• Actualización automática de una instalación de Fiji al iniciarse mediante el sistema de actualización integrado
• Seleccione entre una amplia selección de lenguajes de scripting para crear soluciones personalizadas de análisis de imágenes
• Utilice las potentes bibliotecas de Fiji, como ImgLib, en grandes conjuntos de datos de bioimágenes
• Implemente su aplicación y colabore con otros científicos en proyectos similares

Formato del curso

• Charla y discusión interactiva.
• Muchos 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, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) es una plataforma de aprendizaje profundo escalable desarrollada por Baidu En este entrenamiento en vivo instruido, los participantes aprenderán a usar PaddlePaddle para permitir el aprendizaje profundo en sus aplicaciones de productos y servicios Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Configurar y configurar PaddlePaddle Configurar una red neuronal convolucional (CNN) para el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos Configurar una Red Neuronal Recurrente (RNN) para el análisis de sentimientos Establecer un aprendizaje profundo sobre los sistemas de recomendación para ayudar a los usuarios a encontrar respuestas Predecir porcentajes de clics (CTR), clasificar conjuntos de imágenes a gran escala, realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR), buscar rangos, detectar virus informáticos e implementar un sistema de recomendaciones Audiencia Desarrolladores Científicos de datos Formato del curso Conferencia de parte, parte de discusión, ejercicios y práctica manual .

Pattern Matching es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Se puede utilizar para determinar la existencia de características especificadas dentro de una imagen capturada, por ejemplo, la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de fábrica o las dimensiones especificadas de un componente. Es diferente de "Pattern Recognition" (que reconoce patrones generales basados en colecciones más grandes de muestras relacionadas) en que dicta específicamente lo que estamos buscando, y luego nos dice si el patrón esperado existe o no.

 

Formato del curso

• Este curso presenta los enfoques, tecnologías y algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones en su aplicación a Machine Vision.

Scilab es un lenguaje de alto nivel, bien desarrollado, gratuito y de código abierto para la manipulación de datos científicos Utilizado para estadísticas, gráficos y animación, simulación, procesamiento de señales, física, optimización y más, su estructura de datos central es la matriz, lo que simplifica muchos tipos de problemas en comparación con alternativas como FORTRAN y derivados C Es compatible con lenguajes como C, Java y Python, por lo que es adecuado como un complemento de los sistemas existentes En esta capacitación con instructor, los participantes aprenderán las ventajas de Scilab en comparación con alternativas como Matlab, los principios básicos de la sintaxis de Scilab, así como algunas funciones avanzadas, y la interfaz con otros lenguajes ampliamente utilizados, según la demanda El curso concluirá con un breve proyecto centrado en el procesamiento de imágenes Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán las funciones básicas y algunas funciones avanzadas de Scilab y tendrán los recursos para continuar expandiendo sus conocimientos Audiencia Científicos e ingenieros de datos, especialmente con interés en el procesamiento de imágenes y el reconocimiento facial Formato del curso Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y prácticas manuales intensivas, con un proyecto final .

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) es una biblioteca de código abierto con licencia BSD que incluye varios cientos de algoritmos de visión artificial.AudienciaEste curso está dirigido a ingenieros y arquitectos que buscan utilizar OpenCV para proyectos de visión por computadora

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de software que desean programar en Python con OpenCV 4 para el aprendizaje profundo.Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Vea, cargue y clasifique imágenes y vídeos con OpenCV 4.
• Implemente el aprendizaje profundo en OpenCV, 4 con TensorFlow y Keras.
• Ejecute modelos de aprendizaje profundo y genere informes impactantes a partir de imágenes y vídeos.