Curso de Visão Computacional com Python

Este curso intensivo e prático abrange técnicas avançadas de Python, melhores práticas de engenharia de software e padrões de design comumente utilizados para construir aplicações Python mantáveis, testáveis e de alto desempenho. Ele enfatiza ferramentas modernas, tipagem, modelos de concorrência, padrões de arquitetura e fluxos de trabalho prontos para implantação em produção.

Este treinamento ao vivo e ministrado por instrutor (online ou presencial) é direcionado a desenvolvedores Python de nível intermediário a avançado que desejam adotar práticas e padrões profissionais para sistemas Python de qualidade de produção.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Aplicar tipagem do Python, dataclasses e verificação de tipos para aumentar a confiabilidade do código.
• Utilizar padrões de design e princípios de arquitetura para estruturar aplicações robustas.
• Implementar corretamente concorrência e paralelismo usando asyncio e multiprocessing.
• Construir código bem testado com pytest, testes baseados em propriedades e pipelines de CI.
• Fazer profiling, otimizar e endurecer aplicações Python para produção.
• Pacotejar, distribuir e implantar projetos Python usando ferramentas modernas e contêineres.

Formato do Curso

• Aulas interativas e demonstrações curtas.
• Laboratórios práticos e exercícios de codificação todos os dias.
• Projeto integrador (mini-projeto) que combina padrões, testes e implantação.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar um treinamento personalizado ou focado em uma área específica (dados, web ou infraestrutura), entre em contato conosco para agendar.

Este curso ensina técnicas práticas de engenharia para projetar, construir, testar e implantar sistemas autônomos (agenciais) utilizando Python. Aborda o ciclo do agente, integrações com ferramentas, gerenciamento de memória e estado, padrões de orquestração, controles de segurança e considerações para produção.

Esta formação orientada por instrutor (online ou presencial) é voltada a engenheiros de ML de nível intermediário a avançado, desenvolvedores de IA e engenheiros de software que desejam construir agentes autônomos robustos e prontos para produção utilizando Python.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Projetar e implementar o ciclo do agente e fluxos de tomada de decisão.
• Integrar ferramentas externas e APIs para estender as capacidades do agente.
• Implementar arquiteturas de memória de curto e longo prazo para agentes.
• Coordenar orquestrações em múltiplas etapas e composabilidade entre agentes.
• Aplicar boas práticas de segurança, controle de acesso e observabilidade para agentes implantados.

Formato do Curso

• Aulas interativas e discussões.
• Práticas com construção de agentes utilizando Python e SDKs populares.
• Exercícios baseados em projetos que resultam em protótipos implantáveis.

Opções de Personalização do Curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendarmos.

Explora abordagens práticas de Ciência de Dados e IA utilizando Python — capacita profissionais com as competências necessárias para explorar dados, construir modelos de aprendizagem automática e implementar aplicações baseadas em IA em contextos empresariais; Aborda fluxos de trabalho CRISP-DM, análise estatística, aprendizagem supervisionada e não supervisionada, deep learning com Tensorflow, processamento de linguagem natural (NLP), big data com Spark e storytelling orientado por dados; Ideal para iniciantes que procuram uma certificação em Ciência de Dados com Python e formação analítica pronta para o mercado.

A Inteligência Artificial com Python consiste no desenvolvimento de sistemas inteligentes por meio do extenso ecossistema de bibliotecas de IA e aprendizado de máquina disponíveis para a linguagem Python.

Este treinamento ao vivo, ministrado por um instrutor (online ou presencial), destina-se a programadores de Python de nível intermediário que desejam projetar, implementar e implantar soluções de IA usando Python.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Implementar algoritmos de IA utilizando as principais bibliotecas de IA do Python.
• Trabalhar com modelos de aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.
• Integrar soluções de IA em aplicativos e fluxos de trabalho existentes.
• Avaliar o desempenho dos modelos e otimizá-los para precisão e eficiência.

Formato do Curso

• Palestras interativas e discussões.
• Muitos exercícios e práticas de laboratório.
• Implementação prática em ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de Personalização do Curso

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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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Brasil (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores de IA e engenheiros de visão computacional de nível intermediário que desejam construir sistemas visuais robustos para aplicações de condução autônoma.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da visão computacional em veículos autônomos.
• Implementar algoritmos para detecção de objetos, detecção de faixas e segmentação semântica.
• Integrar sistemas visuais com outros subsistemas do veículo autônomo.
• Aplicar técnicas de aprendizado profundo para tarefas avançadas de percepção.
• Avaliar o desempenho de modelos de visão computacional em cenários do mundo real.

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 desenvolvedores Python de nível intermediário e analistas de dados que desejam aprimorar suas habilidades em análise e manipulação de dados utilizando Pandas e NumPy.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua Python, Pandas e NumPy.
• Criar uma aplicação de análise de dados usando Pandas e NumPy.
• Executar operações avançadas de manipulação, classificação e filtragem de dados.
• Realizar operações agregadas e analisar séries temporais.
• Visualizar dados utilizando Matplotlib e outras bibliotecas de visualização.
• Depurar e otimizar o código de análise de dados.

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.

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.

Esta formação prática e ao vivo (online ou presencial), ministrada por instrutores, destina-se a desenvolvedores que desejam utilizar a stack FARM (FastAPI, React e MongoDB) para criar aplicações web dinâmicas, de alta performance e escaláveis.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário, integrando FastAPI, React e MongoDB.
• Compreender os principais conceitos, funcionalidades e benefícios da stack FARM.
• Aprender a construir APIs REST com FastAPI.
• Aprender a projetar aplicações interativas com o React.
• Desenvolver, testar e implementar aplicações (frontend e backend) utilizando a stack FARM.

Este treinamento ao vivo e orientado por instrutor em Brasil (online ou presencial) direciona-se a desenvolvedores que desejam usar FastAPI com Python para construir, testar e implantar APIs RESTful de forma mais fácil e rápida.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para criar APIs com Python e FastAPI.
• Criar APIs mais rapidamente e com maior facilidade usando a biblioteca FastAPI.
• Aprender como criar modelos de dados e esquemas baseados em Pydantic e OpenAPI.
• Conectar APIs a um banco de dados usando SQLAlchemy.
• Implementar segurança e autenticação em APIs usando as ferramentas do FastAPI.
• Construir imagens de contêiner e implantar APIs web em um servidor na nuvem.

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 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.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em <local> (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores, pesquisadores e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam aprender a implementar detecção de objetos em tempo real usando YOLOv7.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais da detecção de objetos.
• Instalar e configurar o YOLOv7 para tarefas de detecção de objetos.
• Treinar e testar modelos personalizados de detecção de objetos usando YOLOv7.
• Integrar o YOLOv7 com outras estruturas e ferramentas de visão computacional.
• Solucionar problemas comuns relacionados à implementação do YOLOv7.