Curso de YOLOv7: Detecção de objetos em tempo real com Visão Computacional

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 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.

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.

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) 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.