Curso de Visão Computacional com Python

Este treinamento presencial, conduzido por um instrutor (online ou no local), é voltado para desenvolvedores de IA e engenheiros de visão computacional de nível intermediário que desejam construir sistemas de visão robustos para aplicações de direção autônoma.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Compreender os conceitos fundamentais de visão computacional em veículos autônomos.
• Implementar algoritmos para detecção de objetos, detecção de faixas e segmentação semântica.
• Integrar sistemas de visão com outros subsistemas de veículos autônomos.
• Aplicar técnicas de aprendizado profundo para tarefas avançadas de percepção.
• Avaliar o desempenho de modelos de visão computacional em cenários do mundo real.

Esta formação guiada por instrutores, ao vivo em Portugal (online ou presencial), é destinada a profissionais de nível avançado que desejam aprofundar seu conhecimento em visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow para desenvolver modelos sofisticados de visão usando o Google Colab.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) usando TensorFlow.
• Aproveitar o Google Colab para desenvolvimento de modelos escaláveis e eficientes em nuvem.
• Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
• Implantar modelos de visão computacional para aplicações do mundo real.
• Usar transfer learning para melhorar o desempenho dos modelos CNNs.
• Visualizar e interpretar os resultados de modelos de classificação de imagens.

Este treinamento ao vivo, ministrado por instrutor em Portugal (online ou presencial), é direcionado a desenvolvedores e analistas de dados intermediários que desejam aprimorar suas habilidades em análise e manipulação de dados usando Python, Pandas e NumPy.

No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar um ambiente de desenvolvimento que inclua Python, Pandas e NumPy.
• Criar uma aplicação de análise de dados usando Pandas e NumPy.
• Realizar operações avançadas de manipulação, ordenação e filtragem de dados.
• Executar operações agregadas e analisar dados de séries temporais.
• Visualizar dados usando Matplotlib e outras bibliotecas de visualização.
• Depurar e otimizar seu código de análise de dados.

Esta formação ao vivo e orientada por instrutor em Portugal (online ou presencial) é direcionada a engenheiros de visão computacional, desenvolvedores de IA e profissionais de IoT de nível intermediário a avançado que desejam implementar e otimizar modelos de visão computacional para processamento em tempo real em dispositivos de borda.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos da Edge AI e suas aplicações na visão computacional.
• Deployar modelos otimizados de aprendizado profundo em dispositivos de borda para análise de imagem e vídeo em tempo real.
• Usar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO e NVIDIA Jetson SDK para deploy de modelos.
• Otimizar modelos de IA para desempenho, eficiência energética e inferência com baixa latência.

Esta formação ao vivo e conduzida por instrutor em Portugal (online ou presencial) é destinada a profissionais de nível iniciante da força policial que desejam migrar do esboço manual facial para o uso de ferramentas de inteligência artificial na criação de sistemas de reconhecimento facial.

Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:

• Compreender os fundamentos de Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.
• Conhecer as bases do processamento digital de imagens e sua aplicação no reconhecimento facial.
• Desenvolver habilidades no uso de ferramentas e frameworks de IA para criar modelos de reconhecimento facial.
• Obter experiência prática na criação, treinamento e teste de sistemas de reconhecimento facial.
• Compreender as considerações éticas e melhores práticas no uso da tecnologia de reconhecimento facial.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é voltado para desenvolvedores que desejam usar a pilha FARM (FastAPI, React e MongoDB) para construir aplicações web dinâmicas, de alto desempenho e escaláveis.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário que integra FastAPI, React e MongoDB.
• Compreender os conceitos-chave, recursos e benefícios da pilha FARM.
• Aprender a construir APIs REST com FastAPI.
• Aprender a projetar aplicações interativas com React.
• Desenvolver, testar e implantar aplicações (front end e back end) usando a pilha FARM.

Este treinamento liderado por instrutor (online ou presencial) é destinado a desenvolvedores que desejam usar o FastAPI com Python para construir, testar e implantar APIs RESTful de forma mais fácil e rápida.

Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:

• Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para desenvolver APIs com Python e FastAPI.
• Criar APIs de maneira mais rápida e fácil usando a biblioteca FastAPI.
• Aprender como criar modelos de dados e esquemas baseados em Pydantic e OpenAPI.
• Conectar APIs a um banco de dados usando SQLAlchemy.
• Implementar segurança e autenticação em APIs usando as ferramentas do FastAPI.
• Criar imagens de contêineres e implantar APIs web em um servidor na nuvem.

Este treinamento prático em Portugal aborda os fundamentos do Fiji e do ImageJ para pesquisa biológica. Os aprendizes adquirem habilidades práticas em pré-processamento de imagens, análise quantitativa e automação de macros para otimizar fluxos de trabalho para tecidos histológicos, células e outras amostras, com resultados reprodutíveis.

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

Esta formação ao vivo, conduzida por instrutores em Portugal (online ou presencial), destina-se a desenvolvedores, investigadores e cientistas de dados de nível intermédio a avançado que desejam aprender a implementar a detecção de objetos em tempo real utilizando o YOLOv7.

Ao final desta formação, os participantes estarão aptos a:

• Compreender os conceitos fundamentais da detecção de objetos.
• Instalar e configurar o YOLOv7 para tarefas de detecção de objetos.
• Treinar e testar modelos personalizados de detecção de objetos utilizando o YOLOv7.
• Integrar o YOLOv7 com outros frameworks e ferramentas de visão computacional.
• Resolver problemas comuns relacionados com a implementação do YOLOv7.