Cursos de treinamento ao vivo em Visão Computacional, ministrados por instrutores, realizados online ou presencialmente, demonstram por meio de discussão interativa e prática os fundamentos da Visão Computacional, enquanto os participantes avançam na criação de aplicativos simples de Visão Computacional.
O treinamento em Visão Computacional está disponível como "treinamento ao vivo online" ou "treinamento ao vivo presencial". O treinamento ao vivo online (também conhecido como "treinamento ao vivo remoto") é realizado por meio de um desktop remoto interativo. O treinamento ao vivo presencial pode ser realizado localmente nas instalações do cliente em Évora ou nos centros de treinamento corporativo da NobleProg em Évora.
Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Évora (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 guiada por instrutores, ao vivo em Évora (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.
O CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) oferece ferramentas poderosas de implantação e otimização para aplicativos de IA em tempo real na visão computacional e PLN, especialmente no hardware Huawei Ascend.
Este treinamento presencial, conduzido por instrutor (online ou presencial), é voltado para profissionais intermediários de IA que desejam construir, implantar e otimizar modelos de visão e linguagem usando o CANN SDK para casos de uso em produção.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Implantar e otimizar modelos de CV e PLN usando CANN e AscendCL.
Usar ferramentas do CANN para converter modelos e integrá-los em pipelines ao vivo.
Otimizar o desempenho de inferência para tarefas como detecção, classificação e análise de sentimento.
Construir pipelines de CV/PLN em tempo real para cenários de implantação na borda ou baseada em nuvem.
Formato do Curso
Aula interativa e demonstração.
Laboratório prático com implantação de modelos e perfilamento de desempenho.
Design de pipelines ao vivo usando casos reais de CV e PLN.
Opções de Personalização do Curso
Para solicitar um treinamento personalizado para este curso, entre em contato conosco para agendar.
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 ao vivo e conduzida por instrutor em Évora (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 orientado por instrutor (online ou presencial) é destinado 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 na interface do Fiji e utilizar as funções principais do ImageJ.
Pré-processar e melhorar imagens científicas para uma análise mais precisa.
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 em pesquisa biológica.
Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Évora (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.
Este treinamento ao vivo ministrado por instrutor em Évora (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores, pesquisadores e cientistas de dados de nível intermediário a avançado que desejam aprender como implementar detecção de objetos em tempo real usando YOLOv7.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entender os conceitos fundamentais de detecção de objetos.
Instalar e configurar YOLOv7 para tarefas de detecção de objetos.
Treinar e testar modelos personalizados de detecção de objetos usando YOLOv7.
Integrar YOLOv7 com outras ferramentas e frameworks de visão computacional.
Solucionar problemas comuns relacionados à implementação do YOLOv7.
A Visão Computacional é um campo que envolve a extração automática, análise e compreensão de informações úteis de mídia digital. Python é uma linguagem de programação de alto nível famosa por sua sintaxe clara e legibilidade do código.
Neste treinamento conduzido por instrutor, os participantes aprenderão os fundamentos da Visão Computacional enquanto passam pela criação de um conjunto de aplicativos simples de Visão Computacional usando Python.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos da Visão Computacional
Usar 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
Parte palestra, parte discussão, exercícios e muita prática prática
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