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 Tampa o en los centros de entrenamiento corporativos de NobleProg en Tampa. El reconocimiento facial también se conoce como reconocimiento facial. NobleProg: su proveedor local de capacitación
Tampa, FL – Regus at Wells Fargo Center
100 S. Ashley Drive Suite 600, Tampa, United States, 33602
El centro se encuentra en la torre de 22 pisos Wells Fargo Center en el centro de Tampa, con fácil acceso en coche por la I‑275, I‑4, I‑75 o el Selmon Expressway, y dispone de estacionamiento cubierto en garaje (más de 610 plazas) conectado al edificio. Desde el Aeropuerto Internacional de Tampa (TPA), un taxi o rideshare tarda aproximadamente 15 minutos por la I‑275 Este y Ashley Drive. El transporte público es excelente, con la estación Downtown Tampa del Metro Rail (NFTA) a una cuadra y varias rutas de autobús que circulan por Ashley y Brorein Streets, lo que lo hace ideal para asistentes sin vehículo.
Tampa, FL - Regus - One Urban Centre at Westshore
4830 W Kennedy Blvd #600, Tampa, United States, 33609
El centro se encuentra en el distrito empresarial de Westshore, en 4830 West Kennedy Boulevard, con fácil acceso en coche por la I‑275 o I‑75 y dispone de estacionamiento subterráneo y en superficie en el sitio. Desde el Aeropuerto Internacional de Tampa (TPA), tome Memorial Highway hacia la I‑275 Sur y salga en West Kennedy Boulevard; el trayecto en taxi o rideshare suele durar entre 15 y 20 minutos. Los usuarios de transporte público pueden llegar mediante las líneas de autobús HART (como la ruta 2 o 32) que paran cerca, seguidas de una breve caminata hasta el vestíbulo del edificio.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Tampa (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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