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 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 modelos de visión sofisticados 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 de modelos escalable y eficiente 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 (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
- Conferencia interactiva y discusión.
- numerous 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, contáctenos para organizarla.
Temario del curso
Introducción a la visión por computadora
- Visión general de las aplicaciones de visión por computadora
- Comprensión de los datos e 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, 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 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 (escalado, 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 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 salud, minoristas y seguridad
- Detección y reconocimiento de objetos impulsado 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
- Profesionales de IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Configurar y gestionar cuadernos de Python en la nube utilizando Colab Pro.
- Acceder a GPUs y TPUs para acelerar los cálculos.
- Optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático mediante bibliotecas populares (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
- Integrarse con Google Drive y fuentes de datos externas para proyectos colaborativos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- 大量的练习和实践。 (Note: This line seems to have a Chinese character due to an error in the source text provided by the user, but per instructions I must preserve meaning. However, 'Lots of exercises and practice' is clear English. Translating it correctly.) -> Muchas 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, contáctenos para coordinar los detalles.
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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.
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- 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.
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- Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento del lenguaje natural.
- Preprocesar y limpiar datos de texto para tareas de NLP.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos del lenguaje de programación Python.
- Implementar código de 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.
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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 mediante técnicas avanzadas como Q-learning y redes neuronales profundas Q (DQN).
- 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 capacitación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de pronóstico de series temporales a datos del mundo real utilizando Google Colab.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos del análisis de series temporales.
- Utilizar Google Colab para trabajar con datos de series temporales.
- Aplicar modelos ARIMA para predecir 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
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e instalar 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.
