Cursos de Visão Computacional em Natal

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor, em Natal (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, ministrada por instrutores em Natal (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 Natal (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 com instrutor em Natal (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 prático em Natal cobre os fundamentos do Fiji e do ImageJ para pesquisa biológica. Os aprendizes adquirem habilidades práticas em pré-processamento de imagens, análise quantitativa e automação com macros para agilizar fluxos de trabalho com tecidos histológicos, células e outras amostras, garantindo resultados reproduzíveis.

Este treinamento ao vivo com instrutor em Natal (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 conduzido por um instrutor em Natal (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores, pesquisadores e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam aprender a implementar a detecção de objetos em tempo real usando o 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 o YOLOv7.
• Integrar o YOLOv7 com outros frameworks e ferramentas de visão computacional.
• Solucionar problemas comuns relacionados à implementação do YOLOv7.