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OpenFace: Creación de Sistemas de Reconocimiento Facial

14 horas
OpenFace es un software de reconocimiento facial en tiempo real basado en Python y Torch basado en la investigación FaceNet de Google. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar los componentes de OpenFace para crear y desplegar una aplicación de reconocimiento facial de muestra. Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Trabaje con los componentes de OpenFace, incluidos dlib, OpenVC, Torch y nn4 para implementar la detección de rostros, la alineación y la transformación.
Aplique OpenFace a aplicaciones del mundo real tales como vigilancia, verificación de identidad, realidad virtual, juegos e identificación de clientes habituales, etc.
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Científicos de datos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Raspberry Pi + OpenCV: Construye un Sistema de Reconocimiento Facial

21 horas
Este entrenamiento en vivo, dirigido por un instructor, presenta el software, el hardware y el proceso paso a paso necesarios para construir un sistema de reconocimiento facial desde cero. El hardware utilizado en este laboratorio incluye Rasberry Pi, un módulo de cámara, servos (opcional), etc. Los participantes son responsables de comprar estos componentes ellos mismos. El software utilizado incluye OpenCV, Linux, Python, etc. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Instale Linux, OpenCV y otras utilidades de software y bibliotecas en un 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, etc.
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Técnicos de hardware / software
  • Personas técnicas en todas las industrias
  • Aficionados
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Nota
  • Otras opciones de hardware y software incluyen: Arduino, OpenFace, Windows, etc. Si desea utilizar alguno de estos, contáctenos para organizarlo.
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Testimonios (10)

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

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

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