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 Minnesota o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Minnesota. El reconocimiento facial también se conoce como reconocimiento facial. NobleProg: su proveedor local de capacitación
MN, Minneapolis - Fifth Street Towers
100 S 5th St, 19th Floor, Minneapolis, United States, 55402
El lugar está situado en el centro de Minneapolis en Fifth Street Towers, con acceso sencillo en coche a través de la I‑94 o la I‑35W con salida a S 5th St; hay estacionamiento subterráneo de pago disponible. Desde el Aeropuerto Internacional Minneapolis–Saint Paul (MSP), tome la I‑494 Norte hacia la I‑35W Norte y salga en 5th Street; el trayecto en taxi o transporte compartido lleva alrededor de 20 minutos. Los usuarios de transporte público pueden llegar mediante el tren ligero METRO hasta la estación Nicollet Mall o en varias líneas de autobús que paran en 5th Street, con la entrada cerca del transporte público.
Eagan, MN - Grand Oak I
860 Blue Gentian Rd, Ste 200, Eagen, United States, 55121
El lugar está ubicado en el Grand Oak Business Park en 860 Blue Gentian Road y es de fácil acceso en coche a través de la I‑494 y la carretera Highway 55; dispone de amplio estacionamiento en el lugar. Desde el Aeropuerto Internacional Minneapolis–Saint Paul (MSP), el trayecto es de aproximadamente 5 minutos en coche tomando la I‑494 Este y saliendo en Blue Gentian Road. Los usuarios de transporte público pueden tomar rutas de Metro Transit hasta una parada cercana en Blue Gentian Road y caminar unos minutos hasta el edificio.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Minnesota (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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