Imagenes de cursos de capacitacion

Imagenes de cursos de capacitacion

imágenes de entrenamiento en línea

La inteligencia artificial (IA) puede utilizarse para el análisis y la generación de imágenes de última generación en medicina y ciencias de la vida en diversos contextos, por ejemplo, para encontrar tumores en resonancias magnéticas, detectar cánceres de piel, cuantificar diferentes tipos de células en imágenes de microscopía, medir el comportamiento de los animales en vidoes o generar datos de entrenamiento artificiales.

Requisitos previos Si carece de los requisitos previos se le puede proporcionar material de autoestudio antes del curso. No se requieren conocimientos previos en medicina y ciencias de la vida para participar en el curso.

formación en imágenes

El taller comienza con una presentación en la que se introducen los conceptos fundamentales del análisis de imágenes, las características de los datos de las imágenes, su procesamiento y su segmentación. A continuación, los asistentes aprenderán a utilizar ImageJ/Fiji para analizar las características de las imágenes de microscopía mediante la realización de una serie de ejercicios prácticos con las imágenes proporcionadas.    Los ejemplos se centran en la microscopía de fluorescencia, pero las técnicas utilizadas son ampliamente aplicables a otros tipos de imágenes.

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El taller incluye una presentación en la que se introducen los conceptos fundamentales de la programación, con un énfasis específico en el lenguaje de macros ImageJ. Los asistentes aprenderán a ejecutar una rutina automatizada de procesamiento y segmentación de imágenes de microscopía mediante la realización de una serie de ejercicios prácticos con las imágenes proporcionadas.

Este taller es adecuado para cualquier persona que adquiera datos de microscopía como parte de su investigación. Será necesario estar familiarizado con ImageJ/Fiji; en particular, con el contenido cubierto en el curso ImageJ/Fiji Nivel 1. No es necesario tener conocimientos previos de programación.

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Al haber nacido después de la revolución digital, los alumnos de hoy pueden encontrar muy aburridas actividades tradicionales como la lectura, mientras que prestan atención de forma natural a los contenidos audiovisuales (por ejemplo, vídeos, fotos y recursos de audio). En cambio, sus profesores, que probablemente hayan recibido una educación más convencional, pueden sentirse desarmados a la hora de comunicarse con sus alumnos a través del lenguaje de los nuevos medios.

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Este curso pretende salvar la brecha introduciendo a los participantes en el poder educativo de los contenidos audiovisuales. Los participantes aprenderán a utilizar y adaptar los recursos audiovisuales existentes, así como a crear los suyos propios para mejorar y estimular el aprendizaje de sus alumnos.

En el curso, los participantes adquirirán un conocimiento práctico de los dispositivos más eficaces y del software libre para gestionar y producir vídeos, fotos y sonidos. Aprenderán a recopilar recursos online profesionales y seguros, a subir y compartir materiales online, a gestionar líneas de tiempo, audio y fotos, y a añadir subtítulos a un vídeo. Al final, se sentirán seguros a la hora de diseñar proyectos educativos con tecnologías de vídeo y fotografía para sus alumnos.

pixabay

Los experimentos de microscopía han demostrado ser un poderoso medio para generar datos ricos en información para aplicaciones biológicas. Desde experimentos de microscopía a pequeña escala hasta películas de lapso de tiempo y pantallas de alto rendimiento, el análisis automático de imágenes es más objetivo y cuantitativo y menos tedioso que la inspección visual.

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Este curso introducirá a los usuarios al programa gratuito de análisis de imágenes de código abierto CellProfiler y a su programa complementario de exploración de datos CellProfiler Analyst. Mostraremos cómo CellProfiler puede ser utilizado para analizar una variedad de tipos de experimentos de imagen. También discutiremos brevemente los principios básicos del aprendizaje automático supervisado con CellProfiler Analyst para puntuar fenotipos complejos y sutiles.

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