Cursos de Computer Vision with Google Colab and TensorFlow

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado ao pessoal de aplicação da lei de nível iniciante que deseja fazer a transição do esboço facial manual para o uso de ferramentas de IA para o desenvolvimento de sistemas de reconhecimento facial.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da Inteligência Artificial e Machine Learning.
• Aprender os conceitos básicos do processamento digital de imagens e sua aplicação no reconhecimento facial.
• Desenvolver habilidades no uso de ferramentas e estruturas de IA para criar modelos de reconhecimento facial.
• Adquirir experiência prática na criação, formação e teste de sistemas de reconhecimento facial.
• Compreender as considerações éticas e as melhores práticas na utilização da tecnologia de reconhecimento facial.

O Fiji é um pacote de processamento de imagens de código aberto que agrupa o ImageJ (um programa de processamento de imagens para imagens multidimensionais científicas) e vários plugins para análise de imagens científicas.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar a distribuição Fiji e seu programa ImageJ subjacente para criar um aplicativo de análise de imagem.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Usar os recursos avançados de programação e os componentes de software do Fiji para estender o ImageJ
• costurar grandes imagens 3d a partir de telhas sobrepostas
• Atualizar automaticamente uma instalação do Fiji na inicialização usando o sistema de atualização integrado
• Selecionar de entre uma vasta seleção de linguagens de scripting para criar soluções de análise de imagem personalizadas
• Utilizar as poderosas bibliotecas do Fiji, como a ImgLib, em grandes conjuntos de dados de bioimagens
• Implementar a sua aplicação e colaborar com outros cientistas em projectos semelhantes

Formato do curso

• Palestra interactiva e discussão.
• Muitos exercícios e prática.
• Implementação prática num ambiente de laboratório ao vivo.

Opções de personalização do curso

• Para solicitar uma formação personalizada para este curso, por favor contacte-nos para combinar.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de nível iniciante a intermediário e profissionais de laboratório que desejam processar e analisar imagens relacionadas a tecidos histológicos, células sanguíneas, algas e outras amostras biológicas.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Navegar na interface Fiji e utilizar as funções principais do ImageJ.
• Pré-processar e melhorar imagens científicas para uma melhor análise.
• Analisar imagens quantitativamente, incluindo contagem de células e medição de áreas.
• Automatizar tarefas repetitivas utilizando macros e plug-ins.
• Personalize fluxos de trabalho para necessidades específicas de análise de imagens na investigação biológica.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a programadores e desenvolvedores que desejam usar o Fn na criação de aplicativos e serviços sem servidor.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o Fn para criar diretórios e funções.
• Crie aplicativos usando diferentes linguagens de programação.
• Monitorar funções para resolver problemas nos estágios de desenvolvimento e implantação.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) é uma biblioteca de código aberto licenciada pela BSD que inclui várias centenas de algoritmos de visão por computador.

Público alvo

Este curso destina-se a engenheiros e arquitectos que pretendam utilizar OpenCV em projectos de visão por computador

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de software que desejam programar em Python com OpenCV 4 para aprendizado profundo.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Visualizar, carregar e classificar imagens e vídeos usando OpenCV 4.
• Implementar o aprendizado profundo em OpenCV 4 com TensorFlow e Keras.
• Execute modelos de aprendizado profundo e gere relatórios impactantes a partir de imagens e vídeos.

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores que desejam usar OpenFaas para criar, construir, testar, depurar e implantar funções orientadas a eventos sem precisar se preocupar com o gerenciamento da infraestrutura de servidor subjacente.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Instalar e configurar OpenFaas.
• Empacote qualquer binário ou código como uma função sem servidor sem codificação repetitiva de clichê.
• Desacoplar de AWS Lambda para evitar o lock-in.
• Implantar funções orientadas a eventos em um servidor local ou na nuvem.

O OpenFace é um software de reconhecimento facial em tempo real, de código aberto, baseado na pesquisa FaceNet da Google.

Neste treinamento ao vivo conduzido por instrutor, os participantes aprenderão como usar os componentes do OpenFace para criar e implantar um aplicativo de reconhecimento facial de amostra.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Trabalhar com os componentes do OpenFace, incluindo dlib, OpenVC, Torch e nn4 para implementar a deteção, o alinhamento e a transformação de faces
• Aplicar o OpenFace a aplicativos do mundo real, como vigilância, verificação de identidade, realidade virtual, jogos e identificação de clientes repetidos, etc.

Público-alvo

• Programadores
• Cientistas de dados

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática prática pesada

Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a engenheiros de software que desejam desenvolver aplicativos paralelos usando OpenMP.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender e usar a programação paralela com Fortran em OpenMP.
• Calcular fractais em paralelo para renderizar múltiplos pixéis e caracteres.
• Implementar programação vetorial com extensões SIMD para sistemas HPC.
• Adicionar blocos paralelos para especificar o paralelismo de memória partilhada.

Pattern Matching é uma técnica utilizada para localizar padrões específicos numa imagem. Pode ser utilizada para determinar a existência de caraterísticas específicas numa imagem capturada, por exemplo, a etiqueta esperada num produto defeituoso numa linha de produção ou as dimensões especificadas de um componente. É diferente de "Pattern Recognition" (que reconhece padrões gerais com base em colecções maiores de amostras relacionadas) na medida em que dita especificamente o que estamos à procura e depois diz-nos se o padrão esperado existe ou não.

Formato do curso

• Este curso apresenta as abordagens, tecnologias e algoritmos utilizados no campo da correspondência de padrões, uma vez que se aplica a Machine Vision.

Este treinamento ao vivo, conduzido por instrutor, apresenta o software, o hardware e o processo passo a passo necessário para construir um sistema de reconhecimento facial a partir do zero. O reconhecimento facial também é conhecido como Face Recognition.

O hardware utilizado neste laboratório inclui Rasberry Pi, um módulo de câmara, servos (opcional), etc. Os participantes são responsáveis pela aquisição destes componentes. O software utilizado inclui OpenCV, Linux, Python, etc.

No final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Instalar Linux, OpenCV e outros utilitários e bibliotecas de software num Rasberry Pi.
• Configurar OpenCV para capturar e detetar imagens faciais.
• Compreender as várias opções para empacotar um sistema Rasberry Pi para uso em ambientes do mundo real.
• Adaptar o sistema para uma variedade de casos de uso, incluindo vigilância, verificação de identidade, etc.

Formato do curso

• Parte expositiva, parte de discussão, exercícios e muita prática prática

Nota

• Outras opções de hardware e software incluem: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Se pretender utilizar qualquer uma destas opções, contacte-nos para combinarmos.

Scilab é uma linguagem de alto nível bem desenvolvida, gratuita e de código aberto para a manipulação de dados científicos. Utilizada em estatística, gráficos e animação, simulação, processamento de sinais, física, otimização, etc., a sua estrutura de dados central é a matriz, simplificando muitos tipos de problemas em comparação com alternativas como FORTRAN e derivados de C. É compatível com linguagens como C, Java e Python, tornando-o adequado para uso como um complemento aos sistemas existentes.

Nesta formação conduzida por um instrutor, os participantes aprenderão as vantagens do Scilab em comparação com alternativas como o Matlab, as noções básicas da sintaxe do Scilab, bem como algumas funções avançadas, e a interface com outras linguagens amplamente utilizadas, dependendo da procura. O curso será concluído com um breve projeto centrado no processamento de imagens.

No final desta formação, os participantes terão uma noção das funções básicas e de algumas funções avançadas da Scilab, e terão os recursos para continuar a expandir os seus conhecimentos.

Público-alvo

• Cientistas e engenheiros de dados, especialmente com interesse em processamento de imagens e reconhecimento facial

Formato do curso

• Parte palestra, parte discussão, exercícios e prática intensiva, com um projeto final

Esta formação ao vivo, ministrada por um instrutor em Brasil (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.