Aprendizaje Profundo para la Visión con Caffe

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos de nivel intermedio a avanzado, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de aprendizaje profundo y expertos en visión por computadora que deseen ampliar sus conocimientos y habilidades en aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.

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

• Comprenda las arquitecturas y técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para la generación de texto a imagen.
• Implemente modelos complejos y optimizaciones para la síntesis de imágenes de alta calidad.
• Optimice el rendimiento y la escalabilidad de grandes conjuntos de datos y modelos complejos.
• Ajuste los hiperparámetros para mejorar el rendimiento y la generalización del modelo.
• Integración Stable Diffusion con otros marcos y herramientas de aprendizaje profundo

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a biólogos que desean comprender cómo funciona AlphaFold y usar los modelos AlphaFold como guías en sus estudios experimentales.

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

• Comprender los principios básicos de AlphaFold.
• Más información sobre cómo funciona AlphaFold.
• Aprenda a interpretar AlphaFold las predicciones y los resultados.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y desarrolladores que desean usar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python mientras hacen que el código sea fácil de depurar.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
• Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
• Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha los GPUs para un alto rendimiento.

Esta formación en vivo (online o presencial) dirigida por un instructor está destinada a desarrolladores de nivel intermedio, científicos de datos y profesionales de IA que desean aprovechar TensorFlow Lite para aplicaciones de IA al borde.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de TensorFlow Lite y su papel en la IA al borde.
• Desarrollar y optimizar modelos AI utilizando TensorFlow Lite.
• Implementar modelos TensorFlow Lite en diversos dispositivos de borde.
• Utilizar herramientas y técnicas para la conversión y optimización del modelo.
• Implementar aplicaciones prácticas de IA al borde utilizando TensorFlow Lite.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean acelerar las aplicaciones de aprendizaje automático en tiempo real e implementarlas a escala.

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

• Instale el kit de herramientas OpenVINO.
• Acelere una aplicación de visión artificial mediante una FPGA.
• Ejecute diferentes capas de CNN en la FPGA.
• Escale la aplicación a varios nodos de un clúster Kubernetes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores o científicos de datos que deseen usar Horovod para ejecutar capacitaciones de aprendizaje profundo distribuidas y ampliarlas para que se ejecuten en múltiples GPU en paralelo.

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

• Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a ejecutar capacitaciones de aprendizaje profundo.
• Instale y configure Horovod para entrenar modelos con TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet.
• Escale el entrenamiento de aprendizaje profundo con Horovod para que se ejecute en varios GPU.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a personas técnicas que desean aplicar el modelo de aprendizaje profundo a las aplicaciones de reconocimiento de imágenes.

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

• Instalar y configurar Keras.
• Cree rápidamente prototipos de modelos de aprendizaje profundo.
• Implementar una red convolucional.
• Implementar una red recurrente.
• Ejecute un modelo de aprendizaje profundo tanto en una CPU como en GPU.

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.

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

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 (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de visión por computadora que deseen aprovechar Stable Diffusion para generar imágenes de alta calidad para una variedad de casos de uso.

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

• Comprender los principios de Stable Diffusion y cómo funciona para la generación de imágenes.
• Construya y entrene Stable Diffusion modelos para tareas de generación de imágenes.
• Aplique Stable Diffusion a varios escenarios de generación de imágenes, como la pintura interior, la pintura externa y la traducción de imagen a imagen.
• Optimice el rendimiento y la estabilidad de los modelos Stable Diffusion.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean escribir, cargar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos integrados muy pequeños.

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

• Instale TensorFlow Lite.
• Cargue modelos de aprendizaje automático en un dispositivo integrado para permitirle detectar voz, clasificar imágenes, etc.
• Agregue IA a los dispositivos de hardware sin depender de la conectividad de red.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (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.