Los cursos de capacitación de reconocimiento facial en vivo, en línea o en el sitio, dirigidos por un instructor, demuestran a través de la práctica práctica interactiva los conceptos básicos y avanzados del reconocimiento facial. El entrenamiento de reconocimiento facial está disponible como "entrenamiento en vivo en el sitio" o "entrenamiento remoto en vivo". El entrenamiento en vivo en línea (también conocido como "entrenamiento remoto en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. El entrenamiento en vivo en el sitio se puede llevar a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Austin o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Austin. El reconocimiento facial también se conoce como reconocimiento facial. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Austin, TX – Regus at Dobie Center
2021 Guadalupe Street, Suite 260, Austin, United States, 78705
El centro está ubicado en el animado vecindario West Campus, cerca de la Universidad de Texas, dentro del Dobie Center, con fácil acceso en coche por la I‑35, la carretera de servicio de la I‑35 y Loop 1, y con estacionamiento en el lugar y en la calle cercanos. Desde el Aeropuerto Internacional de Austin–Bergstrom (AUS), a unas 11 millas al sureste, un taxi o rideshare tarda entre 20 y 25 minutos por la TX‑71 Oeste y la I‑35 Norte. El transporte público incluye varias rutas de Capital Metro hasta la parada University of Texas/Dobie Mall, lo que permite llegar a pie sin coche.
Austin, TX - Regus - Littlefield Congress
106 E 6th St, Austin, United States, 78701
El lugar está convenientemente ubicado cerca de las autopistas I‑35 y US‑183, lo que lo hace fácilmente accesible en coche, con opciones de estacionamiento público y en garaje—como el Littlefield Garage en 508 Brazos—a poca distancia a pie. Para quienes utilicen transporte público, el lugar se encuentra a pocos pasos de la estación Downtown Station (CapMetro) y está conectado por varias rutas de autobús. Los viajeros que lleguen por aire encontrarán que el Aeropuerto Internacional de Austin-Bergstrom está aproximadamente a 8 millas de distancia, lo que facilita el acceso desde y hacia el lugar.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Austin (en línea o presencial) está dirigida a personal policial de nivel principiante que desea pasar del dibujo facial manual al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Aprenda los conceptos básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
Desarrollar habilidades en el uso de herramientas y marcos de IA para crear modelos de reconocimiento facial.
Adquiera experiencia práctica en la creación, capacitación y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.
OpenFace es Python y Torch un software de reconocimiento facial en tiempo real de código abierto basado en la investigación de FaceNet de Google.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar los componentes de OpenFace para crear e implementar una aplicación de reconocimiento facial de muestra.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Trabaje con los componentes de OpenFace, incluidos dlib, OpenVC Torch y nn4 para implementar la detección, alineación y transformación de rostros
Aplique OpenFace a aplicaciones del mundo real como vigilancia, verificación de identidad, realidad virtual, juegos e identificación de clientes habituales, etcétera.
Audiencia
Desarrolladores
Científicos de datos
Formato del curso
En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta el software, el hardware y el proceso paso a paso necesarios para crear un sistema de reconocimiento facial desde cero. El reconocimiento facial también se conoce como Face Recognition.
El hardware utilizado en este laboratorio incluye Rasberry Pi, un módulo de cámara, servos (opcionales), etcétera. Los participantes son responsables de comprar estos componentes ellos mismos. El software utilizado incluye OpenCV, Linux, Python, etcétera.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
Instale Linux, OpenCV y otras utilidades y bibliotecas de software en una Rasberry Pi.
Configure OpenCV para capturar y detectar imágenes faciales.
Comprenda las diversas opciones para empaquetar un sistema Rasberry Pi para su uso en entornos del mundo real.
Adapte el sistema para una variedad de casos de uso, incluida la vigilancia, la verificación de identidad, etcétera.
Formato del curso
En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada
Nota
Otras opciones de hardware y software incluyen: Arduino, OpenFace, Windows, etcétera. Si desea utilizar alguno de ellos, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
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