Curso de Computer Vision with Google Colab and TensorFlow

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

Este taller impartido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a científicos de datos y profesionales de IT principiantes que desean aprender las bases de la ciencia de datos utilizando Google Colab.

• Configurar e navegar por Google Colab.
• Escribir y ejecutar código básico en Python.
• Importar y manejar conjuntos de datos.
• Crear visualizaciones utilizando bibliotecas de Python.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este curso en vivo dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinado a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.

• Configurar y navegar en Google Colab para la visualización de datos.
• Crear diferentes tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
• Utilizar Seaborn para técnicas avanzadas de visualización.
• Personalizar gráficos para una mejor presentación y claridad.
• Interpretar y presentar datos de manera efectiva utilizando herramientas visuales.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a personal policial de nivel principiante que desea pasar del dibujo facial manual al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y Machine Learning.
• Aprenda 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 IA para crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquiera experiencia práctica en la creación, capacitación y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Fiji es un paquete de procesamiento de imágenes de código abierto que agrupa ImageJ (un programa de procesamiento de imágenes para imágenes multidimensionales científicas) y una serie de complementos para el análisis de imágenes científicas.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo usar la distribución Fiji y su programa ImageJ subyacente 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 de análisis de imágenes personalizadas
• 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.

Esta capacitación en línea dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante a intermedio que desean procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para un mejor análisis.
• Analizar imágenes de manera quantitativa, incluida la contagem de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas usando macros y complementos.
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático eficientemente utilizando el entorno Google Colab.

• Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
• Comprender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
• Utilizar bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
• Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
• Optimizar y evaluar eficazmente los modelos de aprendizaje automático.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) es una biblioteca de licencia BSD de código abierto que incluye varios centenares de algoritmos de visión por ordenador.

Audiencia

Este 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 Argentina (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.

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

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.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

Este entrenamiento impartido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores y analistas de datos principiantes que desean aprender programación Python desde cero utilizando Google Colab.

• Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python.
• Implementar código Python en el entorno Google Colab.
• Utilizar estructuras de control para gestionar la fluidez de un programa Python.
• Crear funciones para organizar y reutilizar efectivamente el código.
• Explorar y utilizar bibliotecas básicas para programación Python.

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.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio que desean utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizados para procesos SMT (Surface-Mount Technology).

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e instalar 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 validación del proceso.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.