Cursos de Python and Deep Learning with OpenCV 4
OpenCV es una biblioteca de funciones de programación para descifrar imágenes con algoritmos informáticos. OpenCV 4 es el último lanzamiento OpenCV y proporciona modularidad optimizada, algoritmos actualizados, y más. Con OpenCV 4 y Python, los usuarios podrán ver, cargar y clasificar imágenes y vídeos para el reconocimiento de imágenes avanzadas.
Este entrenamiento guiado por instructores, en vivo (online o on-site) está dirigido a ingenieros de software que desean programar en Python con OpenCV 4 para el aprendizaje profundo.
Al final de este curso, los participantes podrán:
- Ver, cargar y clasificar imágenes y vídeos utilizando OpenCV 4.
- En el caso de que se trate de una enseñanza profunda en OpenCV 4 con TensorFlow y Keras.
- Ejecutar modelos de aprendizaje profundo y generar informes impactantes de imágenes y vídeos.
Formato del curso
- Lecciones y discusiones interactivas.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación de manos en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Customización de Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contacta con nosotros para organizar.
Programa del Curso
Introducción
¿Qué es la IA?
- Psicología Computacional
- Filosofía Computacional
Deep Learning
- Redes neuronales artificiales
- Aprendizaje profundo frente a aprendizaje automático
Preparación del entorno de desarrollo
- Instalación y configuración OpenCV
OpenCV 4 Inicio rápido
- Visualización de imágenes
- Uso de canales de color
- Visualización de vídeos
Deep Learning Visión por computadora
- Uso del módulo DNN
- Trabajar con modelos de aprendizaje profundo
- Uso de SSD
Neural Networks
- Uso de diferentes métodos de entrenamiento
- Medición del rendimiento
Convolucional Neural Networks
- Capacitación y diseño de CNN
- Construyendo una CNN en Keras
- Importación de datos
- Guardar, cargar y mostrar un modelo
Clasificadores
- Creación y entrenamiento de un clasificador
- División de datos
- Aumento de la precisión de los resultados y los valores
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Experiencia básica en programación
Audiencia
- Ingenieros de Software
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Comprenda el papel de Edge AI en los servicios financieros.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
- Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
- Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha GPUs para obtener un alto rendimiento.
Distributed Deep Learning with Horovod
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a ejecutar entrenamientos de aprendizaje profundo.
- Instala y configura Horovod para entrenar modelos con TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet.
- Escale el entrenamiento de aprendizaje profundo con Horovod para ejecutarlo en varias GPU.