Visión por computadora con Python

Esta formación presencial, dirigida por instructores España (en línea o in situ) está pensada para desarrolladores de inteligencia artificial e ingenieros especializados en visión por computadora con nivel intermedio que deseen crear sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes serán capaces de:

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

Esta capacitación presencial guiada por un instructor en España (en línea o in situ) está orientada a profesionales avanzados que deseen perfeccionar sus conocimientos en visión por computadora y comprender mejor cómo TensorFlow facilita la creación de modelos visuales innovadores mediante Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes habrán desarrollado las competencias necesarias para:

• Diseñar y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) con TensorFlow.
• Utilizar Google Colab como plataforma eficiente para desarrollar modelos escalables en la nube.
• Aplicar diversas técnicas de preprocesamiento y acondicionamiento de imágenes destinadas a fines específicos de visión por computadora.
• Implementar modelos visuales en escenarios prácticos y reales.
• Emplear el aprendizaje por transferencia como herramienta para potenciar los resultados de las redes CNN.
• Analizar visualmente y comprender con claridad los resultados obtenidos por modelos que clasifican imágenes.

Este taller dirigido por instructores en España (presencial o virtual) está orientado a desarrolladores de Python y analistas intermedios que deseen perfeccionar sus competencias en el procesamiento y análisis de datos mediante Pandas y Numpy.

Al concluir este taller, los alumnos podrán:

• Instalar y configurar un entorno de programación que integre Python, Pandas y Numpy.
• Diseñar programas de análisis informático aplicando Pandas y Numpy.
• Efectuar tareas sofisticadas de organización, ordenamiento y filtrado de datos.
• Realizar cálculos agregados y estudiar tendencias temporales.
• Diseñar gráficos descriptivos mediante Matplotlib y otras utilidades visuales.
• Depurar y mejorar su código de análisis de información.

Este curso presencial o virtual, dirigido por instructores en España, está destinado a ingenieros de visión por computadora, desarrolladores de IA y profesionales del sector IoT con nivel intermedio o avanzado que desean implementar y optimizar modelos de visión por computadora para su procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al término del mismo, los participantes serán capaces de:

• Entender los principios básicos de la Inteligencia Artificial en el Edge y sus aplicaciones prácticas en visión por computadora.
• Implementar modelos profundamente optimizados en dispositivos periféricos para el análisis en tiempo real de imágenes y videos.
• Aplicar herramientas como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para el despliegue adecuado de modelos de IA.
• Perfeccionar los modelos con objeto de obtener mayor rendimiento, menor consumo energético y latencia mínima durante la inferencia.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor en España, está pensado para personal de las fuerzas del orden sin experiencia previa que deseen pasar del dibujado manual de retratos hablados al uso de herramientas de IA para crear sistemas de reconocimiento facial.

Al concluir este entrenamiento, los asistentes lograrán:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
• Conocer los aspectos básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar competencias para utilizar herramientas y frameworks de IA con el fin de crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la elaboración, entrenamiento y validación de sistemas de reconocimiento facial.
• Conocer las consideraciones éticas y buenas prácticas en el uso de tecnologías de reconocimiento facial.

Este curso presencial o en línea, guiado por instructores especializados, está destinado a desarrolladores que desean emplear el stack FARM (FastAPI, React y MongoDB) para crear aplicaciones web dinámicas, de alto rendimiento y fácilmente escalables.

Al término del entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar el entorno necesario para integrar FastAPI, React y MongoDB.
• Entender a fondo la esencia del stack FARM: sus conceptos clave, funcionalidades y beneficios.
• Implementar APIs REST mediante FastAPI.
• Diseñar interfaces interactivas utilizando React.
• Crear, probar e implementar aplicaciones completas empleando el stack FARM.

Este entrenamiento presencial o virtual, dirigido por instructores, está pensado para desarrolladores que quieran usar FastAPI junto con Python a fin de crear, probar y desplegar APIs RESTful de forma sencilla y rápida.

Al finalizar el curso, los asistentes podrán:

• Configurar el entorno adecuado para desarrollar APIs con Python y FastAPI.
• Diseñar APIs de forma más ágil gracias a la biblioteca FastAPI.
• Aprender a crear modelos de datos y esquemas mediante Pydantic y OpenAPI.
• Conectar las APIs con bases de datos empleando SQLAlchemy.
• Integrar mecanismos de seguridad y autenticación usando utilidades integradas en FastAPI.
• Generar imágenes de contenedores e implementar APIs web en entornos cloud.

Este curso presencial, impartido por instructores en España (en línea o in situ), está dirigido a profesionales intermedios que deseen utilizar Vision Builder AI para crear, ejecutar y perfeccionar sistemas de inspección automatizada destinados al sector SMT (Tecnología de Montaje Superficial).

Al concluir el curso, los participantes adquirirán las capacidades mencionadas:

• Implementará la configuración necesaria para inspecciones automáticas con Vision Builder AI.
• Obtendrá imágenes de alta calidad aptas para su análisis, tras el preprocesamiento correspondiente.
• Desarrollará criterios lógicos que faciliten la identificación y evaluación de posibles anomalías.
• Diseñará informes precisos para controlar y optimizar el funcionamiento del sistema.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en España (en línea o en persona) 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 capacitación, los participantes podrán:

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