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Fiji: Introducción al Procesamiento de Imágenes Científicas

21 horas
Fiji es un paquete de procesamiento de imágenes de código abierto que agrupa ImageJ (un programa de procesamiento de imágenes científicas multidimensionales) y una serie de complementos para el análisis de imágenes científicas. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar la distribución de Fiji y su programa subyacente ImageJ para crear una aplicación de análisis de imágenes. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Utilice las características de programación avanzadas y los componentes de software de Fiji para ampliar ImageJ
  • Sujete imágenes tridimensionales grandes de mosaicos superpuestos
  • Actualice automáticamente una instalación de Fiji en el arranque utilizando el sistema de actualización integrado
  • Seleccione entre una amplia selección de lenguajes de scripting para crear soluciones de análisis de imágenes personalizadas
  • Utilice las poderosas bibliotecas de Fiji, como ImgLib en grandes conjuntos de datos de bioimagen
  • Implemente su aplicación y colabore con otros científicos en proyectos similares
Audiencia
  • Científicos
  • Investigadores
  • Desarrolladores
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Marco de Procesamiento de Imagen de Marvin - Creando Aplicaciones de Procesamiento de Imágenes y Video con Marvin

14 horas
Marvin es un marco de procesamiento de imágenes y videos extensible, multiplataforma y de código abierto desarrollado en Java. Los desarrolladores pueden usar Marvin para manipular imágenes, extraer características de imágenes para tareas de clasificación, generar figuras de forma algorítmica, procesar conjuntos de datos de archivos de video y configurar la automatización de pruebas unitarias. Algunas de las aplicaciones de video de Marvin incluyen filtrado, realidad aumentada, seguimiento de objetos y detección de movimiento. En este curso los participantes aprenderán los principios del análisis de imágenes y video y utilizarán el Marvin Framework y sus algoritmos de procesamiento de imágenes para construir su propia aplicación. Audiencia      Los desarrolladores de software que deseen utilizar un marco de código abierto basado en plug-ins para crear aplicaciones de procesamiento de imágenes y videos Formato del curso      Primero se presentan los principios básicos del análisis de imágenes, el análisis de video y el Marco Marvin. Los estudiantes reciben tareas basadas en proyectos que les permiten practicar los conceptos aprendidos. Al final de la clase, los participantes habrán desarrollado su propia aplicación utilizando el Marvin Framework y las bibliotecas.
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Curso de PaddlePaddle

21 horas
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) es una plataforma de aprendizaje profundo escalable desarrollada por Baidu. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar PaddlePaddle para permitir el aprendizaje profundo en sus aplicaciones de productos y servicios. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Configurar y configurar PaddlePaddle
  • Configure una red neuronal convolucional (CNN) para el reconocimiento de imágenes y la detección de objetos
  • Configurar una Red Neuronal Recurrente (RNN) para el análisis de sentimientos
  • Establecer un aprendizaje profundo sobre los sistemas de recomendación para ayudar a los usuarios a encontrar respuestas
  • Predecir porcentajes de clics (CTR), clasificar conjuntos de imágenes a gran escala, realizar reconocimiento óptico de caracteres (OCR), buscar rangos, detectar virus informáticos e implementar un sistema de recomendaciones.
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Búsqueda de Patrones

14 horas
La coincidencia de patrones es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Se puede usar para determinar la existencia de características específicas dentro de una imagen capturada, por ejemplo, la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de fábrica o las dimensiones especificadas de un componente. Es diferente de "Reconocimiento de patrones" (que reconoce patrones generales basados en colecciones más grandes de muestras relacionadas) en el sentido de que dicta específicamente lo que estamos buscando, y luego nos dice si el patrón esperado existe o no. Audiencia
  •      Ingenieros y desarrolladores que buscan desarrollar aplicaciones de visión artificial
  •      Ingenieros de fabricación, técnicos y gerentes
Formato del curso
  •      Este curso presenta los enfoques, las tecnologías y los algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones tal como se aplica a la Visión artificial.
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Curso de Scilab

14 horas
Scilab es un lenguaje de alto nivel bien desarrollado, gratuito y de código abierto para la manipulación de datos científicos. Utilizado para estadísticas, gráficos y animación, simulación, procesamiento de señales, física, optimización y más, su estructura de datos central es la matriz, lo que simplifica muchos tipos de problemas en comparación con alternativas como FORTRAN y derivados C. Es compatible con lenguajes como C, Java y Python, por lo que es adecuado como un complemento de los sistemas existentes. En esta capacitación dirigida por un instructor, los participantes aprenderán las ventajas de Scilab en comparación con alternativas como Matlab, los principios básicos de la sintaxis de Scilab, así como algunas funciones avanzadas, y la interfaz con otros lenguajes ampliamente utilizados, según la demanda. El curso concluirá con un breve proyecto centrado en el procesamiento de imágenes. Al final de esta capacitación, los participantes comprenderán las funciones básicas y algunas funciones avanzadas de Scilab y tendrán los recursos para continuar expandiendo su conocimiento. Audiencia
  • Científicos e ingenieros de datos, especialmente con interés en el procesamiento de imágenes y el reconocimiento facial
Formato del curso
  • Conferencia parcial, discusión parcial, ejercicios y práctica práctica intensiva, con un proyecto final
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Testimonios (12)

La quantité des exercices réalisés. L'aide du formateur sur chacun des problèmes rencontrés pendant les exercices. Il nous clarifie la démarche sans donner le résultat.

Fabien Follet - Autoliv
Curso - Scilab

Les compétences du formateur, et la bonne ambiance.

Sébastien CADET - Autoliv
Curso - Scilab

The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.

Terry Strachan - Exel Computer Systems plc
Curso - OptaPlanner in Practice

Ejemplos y ejercicios

Kamil
Curso - Introduction to Data Science and AI using Python

Traducción Automática

The course is very interesting being the main focus nowdays

mohamed taher - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course

Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Helpful and good listener .. interactive

Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Curso - Introduction to Data Science and AI (using Python)

Toda la información presentada

Jose Victor - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

Traducción Automática

Los ejercicios y ejemplos expuestos.

Marcos - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

Los temas de Machine Lerning.

Víctor Edgar - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

La actitud del.profe

Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

Los conceptos enseñados fueron claros, prácticos y ayudan mucho en hacerse una idea de como utilizar este tema de IA & ML

Miguel - si
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Managers

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