Curso de YOLOv7: Detecção de Objetos em Tempo Real com Visão Computacional

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, em Portugal aborda a implantação e otimização de modelos de VC e PLN usando o CANN SDK para hardware Ascend. Os participantes aprenderão a converter modelos, integrá-los a pipelines ao vivo e aprimorar o desempenho de inferência para detecção e análise em tempo real.

Este treinamento presencial, conduzido por um instrutor (online ou no local), é voltado para desenvolvedores de IA e engenheiros de visão computacional de nível intermediário que desejam construir sistemas de visão robustos para aplicações de direção autônoma.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais de visão computacional em veículos autônomos.
• Implementar algoritmos para detecção de objetos, detecção de faixas e segmentação semântica.
• Integrar sistemas de visão com outros subsistemas de veículos autônomos.
• 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 guiada por instrutores, ao vivo em Portugal (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.

Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Portugal (online ou presencial) é direcionada a engenheiros de visão computacional, desenvolvedores de IA e profissionais de IoT de nível intermediário a avançado que desejam implementar e otimizar modelos de visão computacional para processamento em tempo real em dispositivos de borda.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da Edge AI e suas aplicações na visão computacional.
• Deployar modelos otimizados de aprendizado profundo em dispositivos de borda para análise de imagem e vídeo em tempo real.
• Usar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK para deploy de modelos.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, eficiência energética e inferência com baixa latência.

Esta formação ao vivo e conduzida por instrutor em Portugal (online ou presencial) é destinada a profissionais de nível iniciante da força policial que desejam migrar do esboço manual facial para o uso de ferramentas de inteligência artificial na criação de sistemas de reconhecimento facial.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.
• Conhecer as bases do processamento digital de imagens e sua aplicação no reconhecimento facial.
• Desenvolver habilidades no uso de ferramentas e frameworks de IA para criar modelos de reconhecimento facial.
• Obter experiência prática na criação, treinamento e teste de sistemas de reconhecimento facial.
• Compreender as considerações éticas e melhores práticas no uso da tecnologia de reconhecimento facial.

Este treinamento prático em Portugal aborda os fundamentos do Fiji e do ImageJ para pesquisa biológica. Os aprendizes adquirem habilidades práticas em pré-processamento de imagens, análise quantitativa e automação de macros para otimizar fluxos de trabalho para tecidos histológicos, células e outras amostras, com resultados reprodutíveis.

Descubra os fundamentos da Visão Computacional nesta formação prática e conduzida por instrutor em Portugal. Os participantes utilizarão Python para construir sistemas de detecção de rosto, objetos e movimento. Este curso oferece uma base prática em processamento de imagens e tarefas de visão computacional.

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Portugal (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.