Capacitación en línea de Visión por Computadora en Chile

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones en visión por computadora.
• Desplegar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para el despliegue de modelos.
• Optimizar modelos de IA para lograr mayor rendimiento, eficiencia energética e inferencia con baja latencia.

Esta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar sofisticados modelos de visión utilizando Google Colab.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo escalable y eficiente de modelos basados en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Implementar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar el aprendizaje por transferencia (transfer learning) para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de modelos de clasificación de imágenes.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de IA y ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio que desean construir sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para la detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas visuales con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Esta 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.

Esta 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.

Esta 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.

Esta capacitación en vivo, guiada por un instructor, en Chile (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores, investigadores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a implementar la detección de objetos en tiempo real utilizando YOLOv7.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la detección de objetos.
• Instalar y configurar YOLOv7 para tareas de detección de objetos.
• Entrenar y probar modelos personalizados de detección de objetos usando YOLOv7.
• Integrar YOLOv7 con otros marcos de trabajo y herramientas de visión por computadora.
• Diagnosticar y resolver problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.