Curso de Visión artificial con SimpleCV

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.

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.

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.

Computer Vision es un campo que implica la extracción, análisis y comprensión automática de información útil a partir de medios digitales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel famoso por su sintaxis clara y la legibilidad de su código.

En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprenderán los conceptos básicos de Computer Vision mientras avanzan en la creación de una serie de aplicaciones simples de Computer Vision utilizando Python.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos de Computer Vision
• Utilizar Python para implementar tareas de Computer Vision
• Construir sus propios sistemas de detección de rostros, objetos y movimiento

Audiencia

• Programadores de Python interesados en Computer Vision

Formato del curso

• Parte teórica, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva

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.

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 de C. Es compatible con lenguajes como C, Java y Python, por lo que es adecuado para su uso como complemento de los sistemas existentes.

En esta capacitación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las ventajas de Scilab en comparación con alternativas como Matlab, los conceptos básicos de la sintaxis 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 formación, los participantes tendrán una comprensión de las funciones básicas y algunas funciones avanzadas de Scilab, y tendrán los recursos para seguir ampliando sus conocimientos.

Audiencia

• Científicos e ingenieros de datos, especialmente con interés en el procesamiento de imágenes y el reconocimiento facial

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva, con un proyecto final

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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (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.