Cursos de Pattern Recognition

Pattern Recognition Training

Pattern recognition is a branch of machine learning that focuses on the recognition of patterns and regularities in data.

Programas de los Cursos de Pattern Recognition

Código Nombre Duración Información General
datamodeling Reconocimiento de Patrones 35 horas Este curso proporciona una introducción en el campo del reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático. Se trata de aplicaciones prácticas en estadística, informática, procesamiento de señales, visión por computadora, minería de datos y bioinformática. El curso es interactivo e incluye muchos ejercicios prácticos, comentarios de los instructores y pruebas de los conocimientos y habilidades adquiridos. Audiencia      Analistas de datos      Estudiantes de doctorado, investigadores y profesionales Introducción Teoría de la probabilidad, selección del modelo, teoría de la decisión e información Distribuciones de probabilidad Modelos lineales para regresión y clasificación Redes neuronales Métodos Kernel Máquinas kernel esparcidas Modelos gráficos Modelos de mezcla y EM Inferencia aproximada Métodos de muestreo Variables latentes continuas Datos secuenciales Combinando modelos
patternmatching Búsqueda de Patrones 14 horas La coincidencia de patrones es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Se puede usar para determinar la existencia de características específicas 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 "Reconocimiento de patrones" (que reconoce patrones generales basados en colecciones más grandes de muestras relacionadas) en el sentido de que dicta específicamente lo que estamos buscando, y luego nos dice si el patrón esperado existe o no. Audiencia      Ingenieros y desarrolladores que buscan desarrollar aplicaciones de visión artificial      Ingenieros de fabricación, técnicos y gerentes Formato del curso      Este curso presenta los enfoques, las tecnologías y los algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones tal como se aplica a la Visión artificial. Introducción      Visión por computador      Visión de máquina      Patrón de coincidencia vs reconocimiento de patrón Alineación      Características del objeto de destino      Puntos de referencia sobre el objeto      Posición determinante      Determinación de la orientación Medir      Establecer niveles de tolerancia      Medición de longitudes, diámetros, ángulos y otras dimensiones      Rechazar un componente Inspección      Detectando fallas      Ajustando el sistema Observaciones finales

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