Cursos de Reconocimiento de Patrones

OpenNN es una biblioteca de clases de código abierto escrita en C ++ que implementa redes neuronales para su uso en aprendizaje automático.

En este curso repasaremos los principios de las redes neuronales y utilizaremos OpenNN para implementar una aplicación de muestra.

Audiencia

     Desarrolladores de software y programadores que deseen crear aplicaciones de Deep Learning.

Formato del curso

     Conferencia y discusión junto con ejercicios prácticos.

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.

Este curso cubre AI (enfatizando Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo) en la Industria Automotriz. Ayuda a determinar qué tecnología puede (potencialmente) utilizarse en situaciones múltiples en un automóvil: desde la simple automatización, el reconocimiento de imágenes hasta la toma de decisiones autónoma.

Este curso ha sido creado para gerentes, arquitectos de soluciones, oficiales de innovación, CTO, arquitectos de software y todos los interesados en la visión general de la inteligencia artificial aplicada y el pronóstico más cercano para su desarrollo.

Este curso se crea para personas que no tienen experiencia previa en probabilidades y estadísticas.

Artificial Neural Network es un modelo de datos computacional usado en el desarrollo de sistemas de Artificial Intelligence (AI) capaces de realizar tareas "inteligentes". Neural Networks se usan comúnmente en aplicaciones de Machine Learning (ML), que son en sí mismas una implementación de AI. Deep Learning es un subconjunto de ML.

Este es un curso de 4 días que presenta la IA y su aplicación. Existe la opción de tener un día adicional para realizar un proyecto de IA al finalizar este curso. 

Este es un curso de 4 días que introduce la AI y la aplicación que utiliza el lenguaje de programación Python. Hay una opción para tener un día adicional para emprender un proyecto de inteligencia artificial al completar este curso. 

Este curso de capacitación es para personas que deseen aplicar Aprendizaje de la Máquina en aplicaciones prácticas.

Audiencia

Este curso es para científicos de datos y estadísticos que tienen cierta familiaridad con las estadísticas y saben cómo programar R (o Python u otro idioma elegido). El énfasis de este curso está en los aspectos prácticos de la preparación de datos / modelos, la ejecución, el análisis post hoc y la visualización.

El propósito es dar aplicaciones prácticas al Aprendizaje Automático a los participantes interesados en aplicar los métodos en el trabajo.

Se utilizan ejemplos específicos del sector para hacer que la formación sea relevante para el público.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a investigadores y desarrolladores que deseen usar Chainer para construir y entrenar redes neuronales en Python mientras hacen que el código sea fácil de depurar.

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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen aprender los fundamentos de Deep Reinforcement Learning a medida que avanzan en la creación de un agente de aprendizaje profundo.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos clave detrás de Deep Reinforcement Learning y ser capaz de distinguirlo del Machine Learning.
• Aplicar algoritmos avanzados Reinforcement Learning para resolver problemas del mundo real.
• Cree un agente de aprendizaje profundo.

La inteligencia artificial, después de haber molestó a muchos campos científicos, comenzó a revolucionar una amplia gama de sectores económicos (industria, la medicina, comunicaciones, etc.). Sin embargo, su presentación en los principales medios de comunicación a menudo es una fantasía, muy lejos de lo que realmente son las áreas de aprendizaje automático y Deep aprendizaje. El objetivo de esta formación es proporcionar a los ingenieros con conocimientos de computación (incluyendo la programación de software basado en) una introducción al aprendizaje profundo y sus diferentes áreas de especialización y por lo tanto las principales arquitecturas de red existentes Hoy. Si los fundamentos matemáticos se recuerdan durante el curso, se recomienda un tipo de nivel de alcoholemia matemática + 2 para una mayor comodidad. Es posible en absoluto ignorar el eje matemático para mantener sólo una visión "sistema", pero este enfoque limita en gran medida su comprensión del tema.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar Matlab para diseñar, construir y visualizar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de imágenes.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Construya un modelo de aprendizaje profundo
• Automatizar el etiquetado de datos
• Trabaja con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras
• Entrene datos usando múltiples GPU, la nube o clusters

Audiencia

• Desarrolladores
• Ingenieros
• Expertos de dominio

Formato del curso

• Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Esta formación en directo dirigida por un instructor en los Estados Unidos (online o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen conocer la aplicabilidad de la inteligencia artificial a los sistemas mecatrónicos.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Obtenga una visión general de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la inteligencia computacional.
• Comprender los conceptos de redes neuronales y los diferentes métodos de aprendizaje.
• Elija enfoques de inteligencia artificial de manera efectiva para problemas de la vida real.
• Implementar aplicaciones de IA en ingeniería mecatrónica.

El curso está dirigido para las personas que quieren aprender lo básico de neural networks y sus aplicaciones.