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 e implementar 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 redes neuronales convolucionales (CNN) y técnicas de procesamiento de imágenes.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar sofisticados modelos de visión utilizando Google Colab.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
- Aprovechar Google Colab para el desarrollo escalable y eficiente de modelos en la nube.
- Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
- Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
- Utilizar el aprendizaje por transferencia para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
- Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a la Visión por Computadora
- Descripción general de las aplicaciones de visión por computadora
- Comprensión de los datos e formatos de imágenes
- 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, agrupamiento y capas completamente 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 para CNN
- Ajuste fino de modelos preentrenados
- Técnicas de aumento de datos para mejorar el rendimiento
Preprocesamiento y Aumento de Imágenes
- Técnicas de preprocesamiento de imágenes (escala, normalización, etc.)
- Aumento de datos de imágenes para un mejor entrenamiento del modelo
- Uso de la canalización de datos de imagen de TensorFlow
Construcción y Despliegue de Modelos de Visión por Computadora
- Entrenamiento de CNN para clasificación de imágenes
- Evaluación y validación del rendimiento del modelo
- Despliegue de modelos en entornos de producción
Aplicaciones del Mundo Real de la Visión por Computadora
- Visión por computadora en atención médica, comercio minorista y seguridad
- Detección y reconocimiento de objetos impulsados por IA
- Uso de CNN para el reconocimiento facial y de gestos
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia con programación en Python
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje profundo
- Conocimientos básicos de redes neuronales convolucionales (CNN)
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Practicantes de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Optimizar el rendimiento del modelo mediante la sintonización de hiperparámetros.
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- Configurar y gestionar cuadernos en Python basados en la nube con Colab Pro.
- Acceder a GPUs y TPUs para computación acelerada.
- Optimizar los flujos de trabajo de machine learning utilizando bibliotecas populares (como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Integrarse con Google Drive y fuentes de datos externas para proyectos colaborativos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.
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- 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 características avanzadas de TensorFlow para el aprendizaje profundo.
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- Configurar y navegar por Google Colab para proyectos de aprendizaje automático.
- Comprender y aplicar diversos algoritmos de aprendizaje automático.
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- Implementar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento de 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.
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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 Python.
- Crear funciones para organizar y reutilizar el código de manera eficaz.
- Explorar y utilizar bibliotecas básicas para la programación en Python.
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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 utilizando TensorFlow y OpenAI Gym.
- Desarrollar agentes inteligentes que aprendan mediante ensayo y error.
- Optimizar el rendimiento de los agentes utilizando técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales profundas Q (DQNs, por sus siglas en inglés).
- Entrenar agentes en entornos simulados utilizando OpenAI Gym.
- Desplegar modelos de aprendizaje por refuerzo para aplicaciones del mundo real.
Análisis de Series Temporales con Google Colab
21 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (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 formación, 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 los datos.
- Utilizar la biblioteca Prophet de Facebook para un pronóstico flexible.
- Visualizar datos de series temporales y resultados de pronósticos.
Vision Builder para Inspección Automatizada
35 HorasEsta formación en vivo con instructores en Panama (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 TMS (Tecnología de Montaje Superficial).
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e implementar 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 validación del proceso.
- Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.
