Cursos de Fiji: Introducción al Procesamiento de Imágenes Científicas

Marvin es un marco de procesamiento de imágenes y videos extensible, multiplataforma y de código abierto desarrollado en Java. Los desarrolladores pueden usar Marvin para manipular imágenes, extraer características de imágenes para tareas de clasificación, generar figuras de forma algorítmica, procesar conjuntos de datos de archivos de video y configurar la automatización de pruebas unitarias.

Algunas de las aplicaciones de video de Marvin incluyen filtrado, realidad aumentada, seguimiento de objetos y detección de movimiento.

En este curso los participantes aprenderán los principios del análisis de imágenes y video y utilizarán el Marvin Framework y sus algoritmos de procesamiento de imágenes para construir su propia aplicación.

Audiencia

     Los desarrolladores de software que deseen utilizar un marco de código abierto basado en plug-ins para crear aplicaciones de procesamiento de imágenes y videos

Formato del curso

     Primero se presentan los principios básicos del análisis de imágenes, el análisis de video y el Marco Marvin. Los estudiantes reciben tareas basadas en proyectos que les permiten practicar los conceptos aprendidos. Al final de la clase, los participantes habrán desarrollado su propia aplicación utilizando el Marvin Framework y las bibliotecas.

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) es una plataforma de aprendizaje profundo escalable desarrollada por Baidu.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar PaddlePaddle para permitir el aprendizaje profundo en sus aplicaciones de productos y servicios.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y configurar PaddlePaddle
• Configure una red neuronal convolucional (CNN) para el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos
• Configurar una Red Neuronal Recurrente (RNN) para el análisis de sentimientos
• Establecer un aprendizaje profundo sobre los sistemas de recomendación para ayudar a los usuarios a encontrar respuestas
• Predecir porcentajes de clics (CTR), clasificar conjuntos de imágenes a gran escala, realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR), buscar rangos, detectar virus informáticos e implementar un sistema de recomendaciones.

Audiencia

• Desarrolladores
• Científicos de datos

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

La coincidencia de patrones es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Se puede usar para determinar la existencia de características específicas dentro de una imagen capturada, por ejemplo, la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de fábrica o las dimensiones especificadas de un componente. Es diferente de "Reconocimiento de patrones" (que reconoce patrones generales basados en colecciones más grandes de muestras relacionadas) en el sentido de que dicta específicamente lo que estamos buscando, y luego nos dice si el patrón esperado existe o no.

Audiencia

•      Ingenieros y desarrolladores que buscan desarrollar aplicaciones de visión artificial
•      Ingenieros de fabricación, técnicos y gerentes

Formato del curso

•      Este curso presenta los enfoques, las tecnologías y los algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones tal como se aplica a la Visión artificial.

Scilab es un lenguaje de alto nivel bien desarrollado, gratuito y de código abierto para la manipulación de datos científicos. Utilizado para estadísticas, gráficos y animación, simulación, procesamiento de señales, física, optimización y más, su estructura de datos central es la matriz, lo que simplifica muchos tipos de problemas en comparación con alternativas como FORTRAN y derivados C. Es compatible con lenguajes como C, Java y Python, por lo que es adecuado como un complemento de los sistemas existentes.

En esta capacitación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las ventajas de Scilab en comparación con alternativas como Matlab, los principios básicos de la sintaxis de Scilab, así como algunas funciones avanzadas, y la interfaz con otros lenguajes ampliamente utilizados, según la demanda. El curso concluirá con un breve proyecto centrado en el procesamiento de imágenes.

Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán las funciones básicas y algunas funciones avanzadas de Scilab y tendrán los recursos para continuar expandiendo su conocimiento.

Audiencia

• Científicos e ingenieros de datos, especialmente con interés en el procesamiento de imágenes y el reconocimiento facial

Formato del curso

• Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica intensiva, con un proyecto final

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de software de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA y el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia y la innovación en el desarrollo de software.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la IA y el aprendizaje automático en la automatización de las tareas de desarrollo de software.
• Implemente herramientas de IA para generar código, pruebas y documentación.
• Aplique técnicas de IA para la optimización del código, el control de calidad y la depuración.
• Integre la IA en las canalizaciones DevOps y CI/CD para mejorar las estrategias de implementación.
• Abordar las consideraciones éticas y los desafíos en la ingeniería de software aumentada por IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de software de nivel principiante a intermedio que deseen integrar asistentes de codificación de IA en su flujo de trabajo de desarrollo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel y las capacidades de los asistentes de codificación de IA en el desarrollo de software.
• Utilice varias herramientas de asistente de codificación de IA para automatizar las tareas de codificación rutinarias.
• Integre los asistentes de codificación de IA en su ciclo de vida de desarrollo de software.
• Mejore su productividad y concéntrese en tareas de programación más complejas y creativas.
• Abordar las consideraciones éticas y el uso responsable de la IA en el desarrollo de software.

Esta es una introducción de 5 días a Data Science y AI.

El curso se entrega con ejemplos y ejercicios con Python

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o en el sitio) está dirigida a especialistas en marketing que desean utilizar la IA para mejorar las estrategias de marketing digital a través de valiosos conocimientos de los clientes.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Aproveche el software de IA para mejorar la forma en que las marcas se conectan con los usuarios.
• Utiliza chatbots para optimizar la experiencia del usuario.
• Aumente la productividad y los ingresos a través de la automatización de tareas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o en el sitio) está dirigida a gerentes y líderes empresariales que deseen aprender sobre los fundamentos de la inteligencia artificial y administrar proyectos de IA para su organización.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de entender la IA a nivel técnico y elaborar estrategias utilizando los datos y recursos de su organización para gestionar con éxito los proyectos de IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros que desean programar y crear robots a través de métodos básicos de IA.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implemente filtros (Kalman y partículas) para permitir que el robot localice objetos en movimiento en su entorno.
• Implemente algoritmos de búsqueda y planificación de movimiento.
• Implemente controles PID para regular el movimiento de un robot dentro de un entorno.
• Implemente algoritmos SLAM para permitir que un robot mapee un entorno desconocido.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en el sitio o remota) está dirigida a profesionales que desean aprender y comprender el concepto de IA y cómo usarlo de manera efectiva y responsable.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

Aprende el concepto de Artificial Intelligence (AI). Comprenda los límites y los peligros de la IA y utilícela de manera responsable. Sepa cómo usar efectivamente la IA en escenarios del mundo real.

En esta formación en directo dirigida por un instructor en Chile (online o presencial), los participantes aprenderán las diferentes tecnologías, marcos y técnicas para programar diferentes tipos de robots que se utilizarán en el campo de la tecnología nuclear y los sistemas medioambientales.

El curso de 6 semanas se lleva a cabo 5 días a la semana. Cada día tiene una duración de 4 horas y consiste en conferencias, debates y desarrollo práctico de robots en un entorno de laboratorio en vivo. Los participantes completarán varios proyectos del mundo real aplicables a su trabajo con el fin de poner en práctica los conocimientos adquiridos.

El hardware objetivo de este curso se simulará en 3D a través de un software de simulación. Para la programación de los robots se utilizará el marco de código abierto ROS (Robot Operating System), C++ y Python.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave utilizados en las tecnologías robóticas.
• Comprender y gestionar la interacción entre el software y el hardware en un sistema robótico.
• Comprender e implementar los componentes de software que sustentan la robótica.
• Construya y opere un robot mecánico simulado que pueda ver, sentir, procesar, navegar e interactuar con humanos a través de la voz.
• Comprender los elementos necesarios de la inteligencia artificial (machine learning, deep learning, etc.) aplicables a la construcción de un robot inteligente.
• Implemente filtros (Kalman y Particle) para permitir que el robot localice objetos en movimiento en su entorno.
• Implemente algoritmos de búsqueda y planificación de movimiento.
• Implemente controles PID para regular el movimiento de un robot dentro de un entorno.
• Implemente algoritmos SLAM para permitir que un robot mapee un entorno desconocido.
• Amplíe la capacidad de un robot para realizar tareas complejas a través de Deep Learning.
• Pruebe y solucione problemas de un robot en escenarios realistas.

En esta formación en directo dirigida por un instructor en Chile (online o presencial), los participantes aprenderán las diferentes tecnologías, marcos y técnicas para programar diferentes tipos de robots que se utilizarán en el campo de la tecnología nuclear y los sistemas medioambientales.

El curso de 4 semanas se lleva a cabo 5 días a la semana. Cada día tiene una duración de 4 horas y consiste en conferencias, debates y desarrollo práctico de robots en un entorno de laboratorio en vivo. Los participantes completarán varios proyectos del mundo real aplicables a su trabajo con el fin de poner en práctica los conocimientos adquiridos.

El hardware objetivo de este curso se simulará en 3D a través de un software de simulación. A continuación, el código se cargará en el hardware físico (Arduino u otro) para realizar las pruebas finales de implementación. Para la programación de los robots se utilizará el marco de código abierto ROS (Robot Operating System), C++ y Python.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave utilizados en las tecnologías robóticas.
• Comprender y gestionar la interacción entre el software y el hardware en un sistema robótico.
• Comprender e implementar los componentes de software que sustentan la robótica.
• Construya y opere un robot mecánico simulado que pueda ver, sentir, procesar, navegar e interactuar con humanos a través de la voz.
• Comprender los elementos necesarios de la inteligencia artificial (machine learning, deep learning, etc.) aplicables a la construcción de un robot inteligente.
• Implemente filtros (Kalman y Particle) para permitir que el robot localice objetos en movimiento en su entorno.
• Implemente algoritmos de búsqueda y planificación de movimiento.
• Implemente controles PID para regular el movimiento de un robot dentro de un entorno.
• Implemente algoritmos SLAM para permitir que un robot mapee un entorno desconocido.
• Pruebe y solucione problemas de un robot en escenarios realistas.

Esta es una sesión de capacitación basada en el aula en una presentación y formato de preguntas y respuestas
 

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Chile (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de TI de nivel principiante a intermedio que deseen comprender e implementar AI TRiSM en sus organizaciones.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprenda los conceptos clave y la importancia de la gestión de la confianza, el riesgo y la seguridad de la IA.
• Identifique y mitigue los riesgos asociados con los sistemas de IA.
• Implemente las mejores prácticas de seguridad para la IA.
• Comprenda el cumplimiento normativo y las consideraciones éticas de la IA.
• Desarrollar estrategias para una gobernanza y gestión eficaces de la IA.