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 poderosas disponibles para construir y desplegar modelos de visión. Este curso introduce a los participantes en técnicas avanzadas de visión por computadora utilizando TensorFlow y Google Colab, abarcando áreas esenciales como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las técnicas de procesamiento de imágenes.
Esta capacitación presencial o en línea, impartida por instructores, 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 finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
- Aprovechar Google Colab para el desarrollo eficiente y escalable 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 el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
- Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Temario del curso
Introducción a la visión por computadora
- Panorama de las aplicaciones de la visión por computadora
- Comprensión de los datos y 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, agrupamiento (pooling) y capas totalmente 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 (escalado, normalización, etc.)
- Aumento de datos de imagen para un mejor entrenamiento del modelo
- Uso del pipeline de datos de imágenes 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 reales 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 reconocimiento facial y de gestos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Comprensión de conceptos de aprendizaje profundo
- Conocimientos básicos de redes neuronales convolucionales (CNN)
Público objetivo
- Científicos de datos
- Practicantes de inteligencia artificial
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando frameworks populares como Scikit-learn y TensorFlow.
- Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
- Desplegar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real usando Google Colab.
- Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.
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- Configurar y gestionar cuadernos de Python basados en la nube usando Colab Pro.
- Acceder a GPUs y TPUs para acelerar los cálculos.
- Optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático mediante el uso de bibliotecas populares (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Configurar y navegar en 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.
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- Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
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- Desplegar aplicaciones y colaborar eficazmente con otros científicos en proyectos similares
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión
- Ejercicios extensos y aplicación práctica
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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- Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
- Preprocesar y mejorar imágenes científicas para obtener un mejor análisis.
- Realizar análisis cuantitativo de imágenes, incluido el conteo de células y la medición de áreas.
- Automatizar tareas repetitivas mediante el uso de macros y complementos.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y navegar en 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.
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- Optimizar y evaluar modelos de aprendizaje automático de manera efectiva.
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14 HorasEsta formación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de PLN usando Python en Google Colab.
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- Comprender los conceptos centrales del procesamiento del lenguaje natural.
- Preprocesar y limpiar datos de texto para tareas de PLN.
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- Trabajar con datos de texto mediante Google Colab para un desarrollo escalable y colaborativo.
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14 HorasEste curso, impartido por un instructor en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a ingenieros de software que deseen programar en Python con OpenCV 4 para aprendizaje profundo.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Visualizar, cargar y clasificar imágenes y videos utilizando OpenCV 4.
- Implementar aprendizaje profundo en OpenCV 4 con TensorFlow y Keras.
- Ejecutar modelos de aprendizaje profundo y generar informes de alto impacto a partir de imágenes y videos.
Fundamentos de Programación en Python usando Google Colab
14 HorasEsta capacitación, impartida por un instructor y en vivo en Colombia (en línea o en el sitio), está dirigida a desarrolladores y analistas de datos de nivel principiante que desean aprender programación en Python desde cero utilizando Google Colab.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python.
- Implementar código de Python en el entorno de Google Colab.
- Utilizar estructuras de control para gestionar el flujo de un programa en Python.
- Crear funciones para organizar y reutilizar el código de manera efectiva.
- Explorar y utilizar bibliotecas básicas para la programación en Python.
Vision Builder para Inspección Automatizada
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y establecer 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 de procesos.
- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.
