Capacitación en línea de Visión artificial en Venezuela

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales del IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA en el borde y sus aplicaciones en visión por computadora.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
• Utilizar marcos de trabajo como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar los modelos de IA para obtener un rendimiento óptimo, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.

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

El SDK de CANN (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso de producción.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos de CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines de CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en edge o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

Esta formación impartida en vivo por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA y expertos en visión por computadora de nivel intermedio que desean construir sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas visuales con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios reales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a personal de las fuerzas del orden con nivel básico que desee pasar del dibujo manual de perfiles faciales al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
• Aprender los conceptos básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades para utilizar herramientas y marcos de trabajo de IA que permitan crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y evaluación de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Esta formación en vivo con instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante e intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta formación, 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 cuantitativamente, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas utilizando macros y complementos.
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada para procesos SMT (Tecnología de Montaje Superficial).

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.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores, investigadores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean aprender a implementar la detección de objetos en tiempo real utilizando YOLOv7.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la detección de objetos.
• Instalar y configurar YOLOv7 para tareas de detección de objetos.
• Entrenar y probar modelos de detección de objetos personalizados utilizando YOLOv7.
• Integrar YOLOv7 con otros marcos y herramientas de visión por computadora.
• Solucionar problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.

La visión por computadora es un campo que implica la extracción automática, análisis y comprensión de información útil a partir de medios digitales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel conocido por su sintaxis clara y la legibilidad del código.

En esta formación en vivo con instructor, los participantes aprenderán los conceptos básicos de la visión por computadora mientras crean aplicaciones simples de visión por computadora utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la visión por computadora
• Utilizar Python para implementar tareas de visión por computadora
• Desarrollar sus propios sistemas de detección de rostros, objetos y movimiento

Público objetivo

• Programadores en Python interesados en la visión por computadora

Formato del curso

• Parte teórica, parte de discusión, ejercicios y mucha práctica intensiva