Curso de Deep Learning para Vision com Caffe

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados de nível intermediário a avançado, engenheiros de aprendizado de máquina, pesquisadores de aprendizado profundo e especialistas em visão computacional que desejam expandir seus conhecimentos e habilidades em aprendizado profundo para geração de texto para imagem.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender arquiteturas e técnicas avançadas de aprendizado profundo para geração de texto para imagem.
• Implementar modelos complexos e otimizações para síntese de imagens de alta qualidade.
• Otimize o desempenho e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.
• Ajustar hiperparâmetros para melhor desempenho e generalização do modelo.
• Integrar Stable Diffusion com outras estruturas e ferramentas de aprendizagem profunda

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a biólogos que desejam entender como AlphaFold funciona e usar modelos AlphaFold como guias em seus estudos experimentais.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios básicos de AlphaFold.
• Aprender como AlphaFold funciona.
• Aprender a interpretar as previsões e os resultados de AlphaFold.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores e desenvolvedores que desejam usar Chainer para construir e treinar redes neurais em Python, tornando o código fácil de depurar.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a desenvolver modelos de redes neurais.
• Definir e implementar modelos de redes neurais usando um código fonte compreensível.
• Execute exemplos e modifique os algoritmos existentes para otimizar os modelos de treinamento de aprendizado profundo, aproveitando GPU s para alto desempenho.

Esta formação presencial ou online em Brasil é direcionada a desenvolvedores de nível intermediário, cientistas de dados e praticantes de IA que desejam aproveitar o TensorFlow Lite para aplicações de AI na borda (Edge AI).

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do TensorFlow Lite e seu papel na Edge AI.
• Desenvolver e otimizar modelos de IA usando o TensorFlow Lite.
• Deployar modelos TensorFlow Lite em diversos dispositivos de borda.
• Utilizar ferramentas e técnicas para conversão e otimização de modelos.
• Implementar aplicações práticas de Edge AI usando o TensorFlow Lite.

Esta formação ao vivo e conduzida por instrutor em Brasil (online ou presencial) é destinada a profissionais de nível iniciante da força policial que desejam migrar do esboço manual facial para o uso de ferramentas de inteligência artificial na criação de sistemas de reconhecimento facial.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.
• Conhecer as bases do processamento digital de imagens e sua aplicação no reconhecimento facial.
• Desenvolver habilidades no uso de ferramentas e frameworks de IA para criar modelos de reconhecimento facial.
• Obter experiência prática na criação, treinamento e teste de sistemas de reconhecimento facial.
• Compreender as considerações éticas e melhores práticas no uso da tecnologia de reconhecimento facial.

O Fiji é um pacote de processamento de imagens de código aberto que agrupa o ImageJ (um programa de processamento de imagens para imagens multidimensionais científicas) e vários plugins para análise de imagens científicas.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar a distribuição Fiji e seu programa ImageJ subjacente para criar um aplicativo de análise de imagem.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Usar os recursos avançados de programação e os componentes de software do Fiji para estender o ImageJ
• costurar grandes imagens 3d a partir de telhas sobrepostas
• Atualizar automaticamente uma instalação do Fiji na inicialização usando o sistema de atualização integrado
• Selecionar de entre uma vasta seleção de linguagens de scripting para criar soluções de análise de imagem personalizadas
• Utilizar as poderosas bibliotecas do Fiji, como a ImgLib, em grandes conjuntos de dados de bioimagens
• Implementar a sua aplicação e colaborar com outros cientistas em projectos semelhantes

Formato do curso

• Palestra interactiva e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.

Este treinamento orientado por instrutor (online ou presencial) é destinado a pesquisadores e profissionais de laboratório de nível iniciante a intermediário que desejam processar e analisar imagens relacionadas a tecidos histológicos, células sanguíneas, algas e outras amostras biológicas.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Navegar na interface do Fiji e utilizar as funções principais do ImageJ.
• Pré-processar e melhorar imagens científicas para uma análise mais precisa.
• Analisar imagens quantitativamente, incluindo contagem de células e medição de áreas.
• Automatizar tarefas repetitivas usando macros e plugins.
• Personalizar fluxos de trabalho para necessidades específicas de análise de imagens em pesquisa biológica.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores ou cientistas de dados que desejam usar Horovod para executar treinamentos de aprendizado profundo distribuídos e escalá-lo para ser executado em vários GPU s em paralelo.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a executar treinamentos de aprendizado profundo.
• Instalar e configurar Horovod para treinar modelos com TensorFlow, Keras, Py Torch e Apache MXNet.
• Escalar o treinamento de aprendizado profundo com Horovod para ser executado em vários GPU s.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) é uma biblioteca de código aberto licenciada pela BSD que inclui várias centenas de algoritmos de visão por computador.

Público alvo

Este curso destina-se a engenheiros e arquitectos que pretendam utilizar OpenCV em projectos de visão por computador

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de software que desejam programar em Python com OpenCV 4 para aprendizado profundo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Visualizar, carregar e classificar imagens e vídeos usando OpenCV 4.
• Implementar o aprendizado profundo em OpenCV 4 com TensorFlow e Keras.
• Execute modelos de aprendizado profundo e gere relatórios impactantes a partir de imagens e vídeos.

Pattern Matching é uma técnica utilizada para localizar padrões específicos numa imagem. Pode ser utilizada para determinar a existência de caraterísticas específicas numa imagem capturada, por exemplo, a etiqueta esperada num produto defeituoso numa linha de produção ou as dimensões especificadas de um componente. É diferente de "Pattern Recognition" (que reconhece padrões gerais com base em colecções maiores de amostras relacionadas) na medida em que dita especificamente o que estamos à procura e depois diz-nos se o padrão esperado existe ou não.

Formato do curso

• Este curso apresenta as abordagens, tecnologias e algoritmos utilizados no campo da correspondência de padrões, uma vez que se aplica a Machine Vision.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores de visão computacional que desejam aproveitar o Stable Diffusion para gerar imagens de alta qualidade para uma variedade de casos de uso.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os princípios de Stable Diffusion e como ele funciona para a geração de imagens.
• Construir e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
• Aplicar Stable Diffusion a vários cenários de geração de imagens, como inpainting, outpainting e tradução de imagem para imagem.
• Otimizar o desempenho e a estabilidade dos modelos Stable Diffusion.

Este treinamento presencial, conduzido por um instrutor (online ou presencial), é destinado a engenheiros que desejam escrever, carregar e executar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos embarcados muito pequenos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar o TensorFlow Lite.
• Carregar modelos de aprendizado de máquina em um dispositivo embarcado para que ele possa detectar voz, classificar imagens, etc.
• Adicionar IA a dispositivos de hardware sem depender da conectividade à rede.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Brasil (online ou presencial), é direcionada a profissionais de nível intermediário que desejam usar o Vision Builder AI para projetar, implementar e otimizar sistemas de inspeção automatizados para processos SMT (Surface-Mount Technology).

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar e configurar inspeções automatizadas usando o Vision Builder AI.
• Obter e pré-processar imagens de alta qualidade para análise.
• Implementar decisões baseadas em lógica para detecção de defeitos e validação do processo.
• Gerar relatórios de inspeção e otimizar o desempenho do sistema.