Curso de Visão Computacional para Condução Autônoma

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a engenheiros de robótica avançados e pesquisadores de IA que desejam implementar algoritmos sofisticados de planejamento de caminho para aprimorar o desempenho de veículos autônomos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as bases teóricas dos algoritmos avançados de planejamento de caminho.
• Implementar algoritmos como RRT*, A* e D* para navegação em tempo real.
• Otimizar o planejamento de caminho para evitar obstáculos e operar em ambientes dinâmicos.
• Integrar algoritmos de planejamento de caminho com dados de sensores para melhorar a precisão.
• Avaliar o desempenho de diversos algoritmos em cenários práticos.

Esta formação ao vivo e conduzida por instrutor em Brasil (online ou presencial) destina-se a cientistas de dados de nível avançado, especialistas em IA e desenvolvedores de IA automotiva que desejam criar, treinar e otimizar modelos de IA para aplicações de condução autônoma.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da IA e do deep learning no contexto de veículos autônomos.
• Implementar técnicas de visão computacional para detecção de objetos em tempo real e seguimento de pista.
• Utilizar aprendizado por reforço para tomada de decisão em sistemas de condução autônoma.
• Integrar técnicas de fusão de sensores para melhor percepção e navegação.
• Construir modelos de deep learning para prever e analisar cenários de condução.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutor em Brasil (online ou presencial), direciona-se a engenheiros de segurança de nível avançado e profissionais da área de segurança automotiva que desejam desenvolver estratégias abrangentes de segurança para veículos autônomos, incluindo análise de perigos, avaliações de segurança funcional e conformidade com padrões internacionais.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Identificar e avaliar riscos de segurança associados aos sistemas de condução autónoma.
• Realizar análise de perigos e avaliação de risco utilizando normas da indústria.
• Implementar métodos de validação e verificação de segurança para sistemas AV (Veículos Autônomos).
• Aplicar padrões de segurança funcional, como ISO 26262 e SOTIF.
• Desenvolver estratégias de mitigação de risco para desafios de segurança em AVs.

O SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) oferece ferramentas poderosas de implantação e otimização para aplicações de IA em tempo real, especialmente em hardware Huawei Ascend.

Este treinamento ao vivo com instrutor (online ou presencial) é voltado para profissionais intermediários de IA que desejam construir, implantar e otimizar modelos de visão e linguagem para casos de uso em produção com o SDK CANN.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implantar e otimizar modelos de VC e PLN usando CANN e AscendCL.
• Utilizar ferramentas do CANN para converter modelos e integrá-los a pipelines em tempo real.
• Otimizar o desempenho de inferência para tarefas como detecção, classificação e análise de sentimentos.
• Construir pipelines VC/PLN em tempo real para cenários de implantação na borda ou em nuvem.

Formato do Curso

• Palestra interativa e demonstração.
• Laboratório prático com implantação de modelos e perfilamento de desempenho.
• Projeto de pipeline ao vivo utilizando casos reais de VC e PLN.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.

Esta formação ao vivo, ministrada por instrutores em Brasil (online ou presencial), é voltada para profissionais de nível avançado que desejam aprofundar seu entendimento sobre visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow no desenvolvimento de modelos sofisticados de visão usando o Google Colab.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) utilizando TensorFlow.
• Aproveitar o Google Colab para o desenvolvimento escalável e eficiente de modelos na nuvem.
• Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
• Implantar modelos de visão computacional em aplicações do mundo real.
• Utilizar aprendizado por transferência (transfer learning) para melhorar o desempenho dos modelos CNN.
• Visualizar e interpretar os resultados de modelos de classificação de imagens.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a engenheiros de visão computacional de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e profissionais de IoT que desejam implementar e otimizar modelos de visão computacional para processamento em tempo real em dispositivos de borda.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos do Edge AI e suas aplicações na visão computacional.
• Implantar modelos de aprendizado profundo otimizados em dispositivos de borda para análise de imagens e vídeos em tempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK para a implantação de modelos.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, eficiência energética e inferência de baixa latência.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutores, em Brasil (online ou presencial), é destinado a profissionais de nível iniciante que desejam explorar os dilemas éticos e as estruturas legais que cercam os veículos autônomos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender as implicações éticas da tomada de decisões baseada em IA nos veículos autônomos.
• Analisar as estruturas e políticas legais globais que regulam os carros autônomos.
• Examinar a responsabilidade civil e a prestação de contas em caso de acidentes com veículos autônomos.
• Avaliar o equilíbrio entre inovação e segurança pública nas leis de condução autônoma.
• Discutir estudos de caso do mundo real envolvendo dilemas éticos e disputas legais.

Esta formação ao vivo com instrutor em Brasil (online ou presencial) é voltada para profissionais de forças policiais de nível iniciante que desejam transitar do esboço manual de rostos para o uso de ferramentas de IA no desenvolvimento de sistemas de reconhecimento facial.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

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

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se 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 pela interface do Fiji e utilizar as funções principais do ImageJ.
• Pré-processar e melhorar imagens científicas para obter análises mais precisas.
• 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 na pesquisa biológica.

Este treinamento presencial, conduzido por instrutores (online ou no local) é direcionado a profissionais de nível iniciante e entusiastas que desejam compreender os conceitos fundamentais, tecnologias e aplicações dos veículos autônomos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os principais componentes e princípios de funcionamento dos veículos autônomos.
• Explorar o papel da IA, dos sensores e do processamento de dados em tempo real nos sistemas de condução automática.
• Analisar os diferentes níveis de autonomia veicular e suas aplicações no mundo real.
• Examinar os aspectos éticos, legais e regulatórios da mobilidade autônoma.
• Ganhar experiência prática com simulações de veículos autônomos.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Brasil (online ou presencial), destina-se a especialistas de fusão de sensores de nível avançado e engenheiros de IA que desejam desenvolver algoritmos de fusão multissensores e otimizar a navegação em tempo real em sistemas autônomos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos e os desafios da fusão de dados multissensores.
• Implementar algoritmos de fusão de sensores para navegação autônoma em tempo real.
• Integrar dados de LiDAR, câmeras e RADAR para aprimorar a percepção.
• Analisar e avaliar o desempenho do sistema de fusão sob diversas condições.
• Desenvolver soluções práticas para redução de ruído dos sensores e alinhamento de dados.

A Visão Computacional é um campo que envolve a extração, análise e compreensão automáticas de informações úteis provenientes de mídia digital. O Python é uma linguagem de programação de alto nível conhecida por sua sintaxe clara e legibilidade do código.

Neste treinamento ao vivo orientado por instrutor, os participantes aprenderão os fundamentos da Visão Computacional enquanto criam um conjunto de aplicações simples de Visão Computacional usando Python.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da Visão Computacional
• Utilizar o Python para implementar tarefas de Visão Computacional
• Construir seus próprios sistemas de detecção facial, de objetos e de movimento

Público-alvo

• Programadores Python interessados em Visão Computacional

Formato do curso

• Aulas teóricas seguidas de discussões, exercícios e muita prática hands-on

Este treinamento ao vivo com instrutor em Brasil (online ou presencial) é direcionado a engenheiros de nível intermediário, profissionais do setor automotivo e especialistas em IoT que desejam compreender o papel dos sensores nos carros autônomos, abrangendo LiDAR, radar, câmeras e técnicas de fusão de sensores.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os diferentes tipos de sensores utilizados em veículos autônomos.
• Analisar dados dos sensores para percepção e tomada de decisões em tempo real do veículo.
• Implementar técnicas de fusão de sensores para melhorar a precisão e a segurança do veículo.
• Otimizar o posicionamento e a calibração dos sensores para aprimorar o desempenho da condução autônoma.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial) destina-se a engenheiros de rede de nível intermediário e desenvolvedores de IoT automotiva que desejam compreender e implementar tecnologias de comunicação V2X para veículos autônomos.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da comunicação V2X.
• Analisar os modelos de comunicação V2V, V2I, V2P e V2N.
• Implementar protocolos V2X como DSRC e C-V2X.
• Desenvolver simulações para ambientes de veículos conectados.
• Lidar com desafios de cibersegurança e privacidade nas redes V2X.

Este treinamento ao vivo com instrutor em Brasil (online ou presencial) destina-se a profissionais de nível intermediário que desejam utilizar o Vision Builder AI para projetar, implementar e otimizar sistemas de inspeção automatizada para processos de TMS (Tecnologia de Montagem em Superfície).

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar e definir inspeções automatizadas usando o Vision Builder AI.
• Adquirir 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.