Visión por computadora con Google Colab y TensorFlow
La visión por computadora es un campo en rápida evolución dentro de la inteligencia artificial, y TensorFlow es una de las herramientas más potentes disponibles para construir y desplegar modelos de visión. Este curso introduce a los participantes en técnicas avanzadas de visión por computadora utilizando TensorFlow y Google Colab, cubriendo áreas esenciales como las redes neuronales convolucionales (CNN) y las técnicas de procesamiento de imágenes.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar en su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados usando Google Colab.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) con TensorFlow.
- Aprovechar Google Colab para un desarrollo de modelos basado en la nube, escalable y eficiente.
- Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
- Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones en el mundo real.
- Utilizar el aprendizaje por transferencia (transfer learning) para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
- Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.
Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Múltiples ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
Temario del curso
Introducción a la visión por computadora
- Vista general de las aplicaciones de la visión por computadora
- Comprensión de los datos y formatos de imagen
- Desafíos en las tareas de visión por computadora
Introducción a las redes neuronales convolucionales (CNN)
- ¿Qué son las CNN?
- Arquitectura de las CNN: capas convolucionales, agrupación (pooling) y capas totalmente conectadas
- Cómo se utilizan las CNN en la visión por computadora
Práctica con TensorFlow y Google Colab
- Configuración del entorno en Google Colab
- Uso de TensorFlow para la construcción de modelos
- Construcción de un modelo CNN simple en TensorFlow
Técnicas avanzadas de CNN
- Aprendizaje por transferencia (transfer learning) para CNN
- Ajuste fino (fine-tuning) de modelos preentrenados
- Técnicas de aumento de datos para mejorar el rendimiento
Preprocesamiento y aumento de imágenes
- Técnicas de preprocesamiento de imágenes (escalamiento, normalización, etc.)
- Aumento de datos de imagen para un mejor entrenamiento del modelo
- Uso del pipeline de datos de imagen de TensorFlow
Construcción y despliegue de modelos de visión por computadora
- Entrenamiento de CNN para la clasificación de imágenes
- Evaluación y validación del rendimiento del modelo
- Despliegue de modelos en entornos de producción
Aplicaciones de la visión por computadora en el mundo real
- Visión por computadora en salud, comercio minorista y seguridad
- Detección y reconocimiento de objetos impulsados por IA
- Uso de CNN para el reconocimiento de rostros y gestos
Requerimientos
- Experiencia en programación con Python
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje profundo
- Conocimientos básicos de las redes neuronales convolucionales (CNN)
Público objetivo
- Científicos de datos
- Practicantes de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
Visión por computadora con Google Colab y TensorFlow - Reserva
Visión por computadora con Google Colab y TensorFlow - Consulta
Visión por computadora con Google Colab y TensorFlow - Solicitud de consultoría
Próximos cursos
Cursos Relacionados
Modelos Avanzados de Aprendizaje Automático con Google Colab
21 HorasEsta capacitación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean mejorar su conocimiento sobre modelos de aprendizaje automático, perfeccionar sus habilidades en la afinación de hiperparámetros y aprender cómo implementar modelos de manera efectiva usando Google Colab.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Implementar modelos avanzados de aprendizaje automático utilizando marcos populares como Scikit-learn y TensorFlow.
- Optimizar el rendimiento del modelo mediante la afinación de hiperparámetros.
- Implementar modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real usando Google Colab.
- Colaborar y gestionar proyectos de aprendizaje automático a gran escala en Google Colab.
IA para la Salud utilizando Google Colab
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos y profesionales de la salud de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA para aplicaciones avanzadas en el sector salud mediante Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar modelos de IA para el sector salud utilizando Google Colab.
- Utilizar la IA para modelación predictiva en datos de salud.
- Analizar imágenes médicas con técnicas impulsadas por IA.
- Explorar las consideraciones éticas en soluciones de salud basadas en IA.
Análisis de Big Data con Google Colab y Apache Spark
14 HorasEsta capacitación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a científicos e ingenieros de datos de nivel intermedio que desean utilizar Google Colab y Apache Spark para el procesamiento y análisis de big data.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar un entorno de big data utilizando Google Colab y Spark.
- Procesar y analizar conjuntos grandes de datos eficientemente con Apache Spark.
- Visualizar big data en un entorno colaborativo.
- Integrar Apache Spark con herramientas basadas en la nube.
Introducción a Google Colab para Ciencia de Datos
14 HorasEsta formación presencial impartida por un instructor en Chile (en línea o in situ) está dirigida a científicos de datos e profesionales de TI de nivel principiante que deseen aprender los fundamentos de la ciencia de datos utilizando Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y navegar por Google Colab.
- Escribir y ejecutar código Python básico.
- Importar y gestionar conjuntos de datos.
- Crear visualizaciones utilizando bibliotecas de Python.
Google Colab Pro: Flujos de trabajo escalables de Python e IA en la nube
14 HorasEsta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Chile cubre los conceptos fundamentales y las habilidades prácticas de Google Colab Pro, ayudando a los participantes a desarrollar competencias prácticas en flujos de trabajo escalables de Python e IA que se aplican directamente a entornos de trabajo reales y necesidades de negocio modernas.
Aprendizaje profundo con TensorFlow en Google Colab
14 HorasEsta formación en vivo impartida por instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean comprender y aplicar técnicas de aprendizaje profundo utilizando el entorno de Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje profundo.
- Comprender los fundamentos de las redes neuronales.
- Implementar modelos de aprendizaje profundo utilizando TensorFlow.
- Entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo.
- Utilizar funciones avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.
Visualización de Datos con Google Colab
14 HorasEsta capacitación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos principiantes que desean aprender a crear visualizaciones de datos significativas y visualmente atractivas.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y navegar por Google Colab para la visualización de datos.
- Crear diversos tipos de gráficos utilizando Matplotlib.
- Utilizar Seaborn para técnicas avanzadas de visualización.
- Personalizar gráficos para una mejor presentación y claridad.
- Interpretar y presentar datos de manera efectiva utilizando herramientas visuales.
Desarrollo de Reconocimiento Facial por IA para Fuerzas de Orden
21 HorasEsta capacitación práctica impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a personal de las fuerzas de orden con nivel básico que desea pasar del dibujo facial manual al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
- Aprender los conceptos básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
- Desarrollar habilidades para utilizar herramientas y marcos de trabajo de IA con el fin de crear modelos de reconocimiento facial.
- Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
- Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.
Fiji: Procesamiento de imágenes para la biotecnología y la toxicología
14 HorasEsta capacitación práctica en Chile cubre los fundamentos de Fiji y ImageJ para la investigación biológica. Los estudiantes adquieren habilidades prácticas en preprocesamiento de imágenes, análisis cuantitativo y automatización de macros para optimizar flujos de trabajo con tejidos histológicos, células y otras muestras, obteniendo resultados reproducibles.
Aprendizaje automático con Google Colab
14 HorasEsta capacitación en vivo impartida por instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar algoritmos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando el entorno de Google Colab.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
- Comprender y aplicar varios algoritmos de aprendizaje automático.
- Utilizar bibliotecas como Scikit-learn para analizar y predecir datos.
- Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Optimizar y evaluar modelos de aprendizaje automático de manera efectiva.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) con Google Colab
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos y desarrolladores de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de NLP utilizando Python en Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento del lenguaje natural.
- Preprocesar y limpiar datos de texto para tareas de NLP.
- Realizar análisis de sentimiento utilizando las bibliotecas NLTK y SpaCy.
- Trabajar con datos de texto usando Google Colab para un desarrollo escalable y colaborativo.
Fundamentos de Programación en Python con Google Colab
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores principiantes y analistas de datos que desean aprender programación en Python desde cero utilizando Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python.
- Implementar código Python en el entorno de Google Colab.
- Utilizar estructuras de control para gestionar el flujo de un programa en Python.
- Crear funciones para organizar y reutilizar el código de manera efectiva.
- Explorar y utilizar bibliotecas básicas para la programación en Python.
Aprendizaje por Refuerzo con Google Colab
28 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión del aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de inteligencia artificial usando Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
- Implementar modelos de aprendizaje por refuerzo usando TensorFlow y OpenAI Gym.
- Desarrollar agentes inteligentes que aprendan mediante prueba y error.
- Optimizar el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales Q profundas (DQN).
- Entrenar agentes en entornos simulados usando OpenAI Gym.
- Desplegar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.
Análisis de series temporales con Google Colab
21 HorasEsta capacitación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real utilizando Google Colab.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
- Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
- Aplicar modelos ARIMA para pronosticar tendencias de datos.
- Utilizar la biblioteca Prophet de Facebook para pronósticos flexibles.
- Visualizar datos de series temporales y los resultados del pronóstico.
Vision Builder para Inspección Automatizada
35 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada para procesos de tecnología de montaje superficial (SMT).
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y establecer inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
- Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
- Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación del proceso.
- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.
