Cursos de OpenFace: Creating Facial Recognition Systems
O OpenFace é um software de reconhecimento facial em tempo real, de código aberto, baseado na pesquisa FaceNet da Google.
Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar os componentes do OpenFace para criar e implantar um aplicativo de reconhecimento facial de amostra.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Trabalhar com os componentes do OpenFace, incluindo dlib, OpenVC, Torch e nn4 para implementar a deteção, o alinhamento e a transformação de faces
- Aplicar o OpenFace a aplicativos do mundo real, como vigilância, verificação de identidade, realidade virtual, jogos e identificação de clientes repetidos, etc.
Público-alvo
- Programadores
- Cientistas de dados
Formato do curso
- Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada
Programa do Curso
Para solicitar um plano de curso personalizado para esta formação, contacte-nos para combinar.
Requisitos
- Conhecimento de Deep Learning e de redes neuronais
- Experiência com Python
- Experiência com Torch
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Solicitação de Consultoria
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Organização, seguindo a agenda proposta, o amplo conhecimento do treinador sobre este assunto
Ali Kattan - TWPI
Curso - Natural Language Processing with TensorFlow
Máquina Traduzida
Very updated approach or CPI (tensor flow, era, learn) to do machine learning.
Paul Lee
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Máquina Traduzida
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender arquiteturas e técnicas avançadas de aprendizado profundo para geração de texto para imagem.
- Implementar modelos complexos e otimizações para síntese de imagens de alta qualidade.
- Otimize o desempenho e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados e modelos complexos.
- Ajustar hiperparâmetros para melhor desempenho e generalização do modelo.
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- Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para começar a executar treinamentos de aprendizado profundo.
- Instalar e configurar Horovod para treinar modelos com TensorFlow, Keras, Py Torch e Apache MXNet.
- Escalar o treinamento de aprendizado profundo com Horovod para ser executado em vários GPU s.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Compreender os princípios de Stable Diffusion e como ele funciona para a geração de imagens.
- Construir e treinar modelos Stable Diffusion para tarefas de geração de imagens.
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Depois de concluir este curso, os delegados irão:
- entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
- ser capaz de realizar tarefas de configuração / ambiente de produção / arquitetura e configuração
- ser capaz de avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento
- ser capaz de implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro
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Depois de concluir este curso, os delegados poderão:
- entender a estrutura e os mecanismos de implantação do TensorFlow
- realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
- avaliar a qualidade do código, executar a depuração, monitoramento
- implementar a produção avançada, como modelos de treinamento, construção de gráficos e registro
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No final da formação, os participantes serão capazes de
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Word2Vec é usado para a aprendizagem de representações vector de palavras, chamado "word embeddings". Word2vec é um modelo preditivo particularmente computacional-eficaz para a aprendizagem de palavras de texto cru. Ele vem em dois sabores, o modelo Continuous Bag-of-Words (CBOW) e o modelo Skip-Gram (Capítulos 3.1 e 3.2 em Mikolov et al.)
Usados em tandem, o SyntaxNet e Word2Vec permitem que os usuários gerem modelos de aprendizagem integrada a partir da entrada de língua natural.
Auditoria
Este curso é voltado para desenvolvedores e engenheiros que pretendem trabalhar com os modelos SyntaxNet e Word2Vec em seus gráficos TensorFlow.
Após a conclusão deste curso, os delegados serão:
- compreender TensorFlow’s estrutura e mecanismos de implantação
- Ser capaz de realizar tarefas de instalação / ambiente de produção / arquitetura e configuração
- ser capaz de avaliar a qualidade do código, realizar o desligamento, monitoramento
- Ser capaz de implementar produção avançada como modelos de treinamento, termos de inserção, gráficos de construção e logging