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 potentes 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, cubriendo áreas esenciales como las redes neuronales convolucionales (CNN) y técnicas de procesamiento de imágenes.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos sofisticados de visión utilizando Google Colab.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
- Aprovechar Google Colab para el desarrollo escalable y eficiente 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 aprendizaje por transferencia (transfer learning) para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
- Visualizar e interpretar los resultados de modelos de clasificación de imágenes.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- numerous ejercicios y práctica constante.
- 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 organizarlo.
Temario del curso
Introducción a la Visión por Computadora
- Panorama general de las aplicaciones de visión por computadora
- Comprensión de los datos e 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, agrupación (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 (transfer learning) 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 canal de datos de imagen 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 en el Mundo Real de la Visión por Computadora
- Visión por computadora en salud, minorismo y seguridad
- Detección y reconocimiento de objetos impulsado por IA
- Uso de CNN para el reconocimiento facial y de gestos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Comprensión de conceptos de aprendizaje profundo (deep learning)
- Conocimientos básicos de redes neuronales convolucionales (CNN)
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Practicantes de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Optimizar el rendimiento del modelo mediante el ajuste de hiperparámetros.
- Implementar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real usando 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 computación acelerada.
- Optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático utilizando bibliotecas populares (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Integrarse con Google Drive y fuentes de datos externas para proyectos colaborativos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Numerosos 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, contáctenos para coordinarlo.
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- Configurar y navegar por 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.
- Utilizar características avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.
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- Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
- Comprender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
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- Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento de lenguaje natural.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos básicos del lenguaje de programación Python.
- Implementar código Python en el entorno de Google Colab.
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- Explorar y utilizar bibliotecas básicas para la programación en Python.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
- Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
- Desarrollar agentes inteligentes que aprenden mediante prueba y error.
- Optimizar el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales de Q profundo (DQNs).
- Entrenar agentes en entornos simulados usando OpenAI Gym.
- Desplegar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.
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21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos reales utilizando Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
- Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
- Aplicar modelos ARIMA para pronosticar tendencias de datos.
- Utilizar la librería Prophet de Facebook para pronósticos flexibles.
- Visualizar datos de series temporales y los resultados del pronóstico.
Vision Builder para Inspección Automatizada
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e implementar 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 del proceso.
- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.
