Curso de Visão Computacional com Google Colab e TensorFlow
A visão computacional é um campo em rápida evolução dentro da inteligência artificial, e o TensorFlow é uma das ferramentas mais poderosas disponíveis para a construção e implantação de modelos de visão. Este curso apresenta aos participantes técnicas avançadas de visão computacional usando TensorFlow e Google Colab, abrangendo áreas essenciais como redes neurais convolucionais (CNNs) e técnicas de processamento de imagens.
Esta formação guiada por instrutores, ao vivo (online ou presencial), é destinada a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar seu conhecimento em visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow para desenvolver modelos sofisticados de visão usando o Google Colab.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) usando TensorFlow.
- Aproveitar o Google Colab para desenvolvimento de modelos escaláveis e eficientes em nuvem.
- Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
- Implantar modelos de visão computacional para aplicações do mundo real.
- Usar transfer learning para melhorar o desempenho dos modelos CNNs.
- Visualizar e interpretar os resultados de modelos de classificação de imagens.
Formato do Curso
- Palestra interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Programa do Curso
Introdução à Visão Computacional
- Visão geral das aplicações da visão computacional
- Entendimento de dados e formatos de imagem
- Desafios nas tarefas de visão computacional
Introdução às Redes Neurais Convolucionais (CNNs)
- O que são CNNs?
- Arquitetura das CNNs: camadas convolucionais, pooling e camadas totalmente conectadas
- Como as CNNs são usadas na visão computacional
Prática com TensorFlow e Google Colab
- Configuração do ambiente no Google Colab
- Uso do TensorFlow para construção de modelos
- Construção de um modelo CNN simples com TensorFlow
Técnicas Avançadas de CNNs
- Transfer learning para CNNs
- Ajuste fino de modelos pré-treinados
- Técnicas de aumento de dados para melhor desempenho
Pré-processamento e Aumento de Imagens
- Técnicas de pré-processamento de imagens (escalamento, normalização, etc.)
- Aumento de dados de imagem para melhor treinamento do modelo
- Uso da pipeline de dados de imagens do TensorFlow
Construção e Implantação de Modelos de Visão Computacional
- Treinamento de CNNs para classificação de imagens
- Avaliação e validação do desempenho do modelo
- Implantação de modelos em ambientes de produção
Aplicações Reais da Visão Computacional
- Visão computacional na saúde, varejo e segurança
- Detecção e reconhecimento de objetos alimentados por IA
- Uso de CNNs para reconhecimento facial e gestos
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência com programação Python
- Entendimento de conceitos de aprendizado profundo
- Conhecimento básico de redes neurais convolucionais (CNNs)
Público-Alvo
- Cientistas de dados
- Praticantes de IA
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Visão Computacional com Google Colab e TensorFlow - SOLICITAÇÃO DE CONSULTORIA
Próximas Formações Provisórias
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Implementar modelos avançados de aprendizado de máquina usando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
- Otimizar o desempenho do modelo através do ajuste de hiperparâmetros.
- Implantar modelos de aprendizado de máquina em aplicações do mundo real usando o Google Colab.
- Colaborar e gerenciar projetos de aprendizado de máquina de grande escala no Google Colab.
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- Criar visualizações usando bibliotecas Python.
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Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) é voltado para usuários intermediários de Python que desejam usar o Google Colab Pro para aprendizado de máquina, processamento de dados e pesquisa colaborativa em uma interface poderosa de notebook.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e gerenciar notebooks Python baseados em nuvem usando o Colab Pro.
- Acessar GPUs e TPUs para cálculos acelerados.
- Otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina usando bibliotecas populares (por exemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
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Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação hands-on em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado profundo.
- Compreender os fundamentos das redes neurais.
- Implementar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
- Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo.
- Utilizar recursos avançados do TensorFlow para aprendizado profundo.
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Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Configurar e navegar pelo Google Colab para visualização de dados.
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- Interpretar e apresentar dados efetivamente usando ferramentas visuais.
Desenvolvimento de Reconhecimento Facial com IA para Forças de Segurança
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Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.
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Neste treinamento ao vivo e orientado por instrutor, os participantes aprenderão como aproveitar a distribuição do Fiji e o programa ImageJ subjacente para criar aplicações robustas de análise de imagens.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Utilizar os recursos avançados de programação e componentes de software do Fiji para estender as funcionalidades do ImageJ
- Montar grandes imagens 3D a partir de tiles sobrepostos
- Automatizar a atualização de uma instalação do Fiji na inicialização, utilizando o sistema integrado de atualização
- Escolher entre uma ampla seleção de linguagens de scripting para construir soluções personalizadas de análise de imagens
- Utilizar as poderosas bibliotecas do Fiji, como a ImgLib, para processar eficientemente grandes conjuntos de dados de bioimagens
- Implantar aplicações e colaborar eficazmente com outros cientistas em projetos semelhantes
Formato do Curso
- Leitura interativa e discussão
- Exercícios extensivos e aplicação prática
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para providenciar.
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14 HorasEste 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.
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14 HorasEste treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Brasil é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam aplicar algoritmos de machine learning de forma eficiente usando o ambiente do Google Colab.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar e navegar no Google Colab para projetos de machine learning.
- Compreender e aplicar diversos algoritmos de machine learning.
- Usar bibliotecas como Scikit-learn para analisar e prever dados.
- Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
- Otimizar e avaliar modelos de machine learning eficazmente.
Processamento de linguagem natural (PNL) com Google Colab
14 HorasEsta formação presencial (online ou no local) é dirigida a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de Processamento de Linguagem Natural usando Python em Google Colab.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Entender conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
- Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de PLN.
- Realizar análise de sentimentos usando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
- Trabalhar com dados de texto usando Google Colab para desenvolvimento escalável e colaborativo.
Python e Aprendizado Profundo com OpenCV 4
14 HorasEste 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.
Python Google Colab Fundamentals using Google Colab
14 HorasEsta formação presencial ou online em Brasil é destinada a desenvolvedores e analistas de dados iniciantes que desejam aprender programação Python do zero usando o Google Colab.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos da linguagem de programação Python.
- Implementar código Python no ambiente do Google Colab.
- Utilizar estruturas de controle para gerenciar o fluxo de um programa Python.
- Criar funções para organizar e reutilizar código efetivamente.
- Explorar e usar bibliotecas básicas para programação em Python.
Vision Builder para Inspeção Automatizada
35 HorasEsta 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.
