Cursos de Reconocimiento Facial en Minneapolis

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Minneapolis (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.