Curso de IA al Bordo para Visión por Computadora: Procesamiento de Imágenes en Tiempo Real

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y entusiastas de la tecnología que deseen adquirir habilidades prácticas en la implementación de modelos de IA en dispositivos periféricos para diversas aplicaciones.

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

• Comprenda los principios de Edge AI y sus beneficios.
• Instalar y configurar el entorno de edge computing.
• Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA para la implementación perimetral.
• Implemente soluciones prácticas de IA en dispositivos periféricos.
• Evalúe y mejore el rendimiento de los modelos implementados en el perímetro.
• Aborde las consideraciones éticas y de seguridad en las aplicaciones de IA perimetral.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio y profesionales de TI que deseen obtener una comprensión integral de Edge AI desde el concepto hasta la implementación práctica, incluida la configuración y la implementación.

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

• Comprender los conceptos fundamentales de Edge AI.
• Instale y configure entornos de IA perimetral.
• Desarrolle, entrene y optimice modelos de IA perimetral.
• Implemente y administre aplicaciones de IA perimetral.
• Integre la IA perimetral con los sistemas y flujos de trabajo existentes.
• Aborde las consideraciones éticas y las mejores prácticas en la implementación de Edge AI.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio, arquitectos de sistemas y profesionales de la industria que deseen aprovechar Edge AI para mejorar las aplicaciones de IoT con capacidades inteligentes de procesamiento y análisis de datos.

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

• Comprenda los fundamentos de Edge AI y su aplicación en IoT.
• Instale y configure entornos de IA perimetral para dispositivos IoT.
• Desarrolle e implemente modelos de IA en dispositivos perimetrales para aplicaciones de IoT.
• Implemente el procesamiento de datos en tiempo real y la toma de decisiones en sistemas IoT.
• Integre la IA perimetral con varios protocolos y plataformas de IoT.
• Aborde las consideraciones éticas y las prácticas recomendadas en Edge AI para IoT.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a personal de aplicación de la ley principiante que desea pasar de los bocetos faciales manuales al uso de herramientas de Inteligencia Artificial para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
• Adquirir conocimientos básicos sobre el procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades para usar herramientas e frameworks de IA para crear modelos de reconocimiento facial.
• Obtener 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 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.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a investigadores y profesionales de laboratorio principiantes e intermedios que desean procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otros muestras biológicas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Navegar en la interfaz de Fiji e utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para un mejor análisis.
• Analizar imágenes cuantitativamente, incluyendo conteo celular y medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas utilizando macros y complementos.
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en la investigación biológica.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante y profesionales de TI que deseen comprender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones introductorias.

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

• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Edge AI.
• Instalar y configurar entornos Edge AI.
• Desarrolle e implemente aplicaciones sencillas Edge AI.
• Identifique y comprenda los casos de uso y los beneficios de Edge AI.

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 Colombia (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.

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 Colombia (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.