Visión por Computadora para Conducción Autónoma

Esta formación impartida por un instructor, con sesiones en vivo en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica e investigadores en inteligencia artificial de nivel avanzado que deseen implementar sofisticados algoritmos de planificación de rutas para mejorar el rendimiento de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos teóricos de los algoritmos avanzados de planificación de rutas.
• Implementar algoritmos como RRT*, A* y D* para la navegación en tiempo real.
• Optimizar la planificación de rutas para la evitación de obstáculos y entornos dinámicos.
• Integrar los algoritmos de planificación de rutas con datos de sensores para mejorar la precisión.
• Evaluar el rendimiento de diversos algoritmos en escenarios prácticos.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Venezuela (en línea o en las instalaciones) está dirigida a científicos de datos de nivel avanzado, especialistas en IA y desarrolladores de IA automotriz que deseen crear, entrenar y optimizar modelos de IA para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo en el contexto de vehículos autónomos.
• Implementar técnicas de visión por computadora para la detección de objetos en tiempo real y el seguimiento de carriles.
• Utilizar el aprendizaje por refuerzo para la toma de decisiones en sistemas de conducción autónoma.
• Integrar técnicas de fusión de sensores para mejorar la percepción y la navegación.
• Construir modelos de aprendizaje profundo para predecir y analizar escenarios de conducción.

Esta formación dirigida por instructores, en Venezuela (en línea o presencial), está destinada a ingenieros de seguridad de nivel avanzado y profesionales de la seguridad automotriz que deseen desarrollar estrategias de seguridad integrales para vehículos autónomos, incluyendo análisis de peligros, evaluaciones de seguridad funcional y cumplimiento con estándares internacionales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Identificar y evaluar los riesgos de seguridad asociados con los sistemas de conducción autónoma.
• Realizar análisis de peligros y evaluación de riesgos utilizando estándares de la industria.
• Implementar métodos de validación y verificación de seguridad para sistemas AV.
• Aplicar estándares de seguridad funcional, como ISO 26262 y SOTIF.
• Desarrollar estrategias de mitigación de riesgos para desafíos de seguridad en AV.

El SDK de CANN (Compute Architecture for Neural Networks) proporciona potentes herramientas de implementación y optimización para aplicaciones de IA en tiempo real en visión por computadora y PLN, especialmente en hardware Huawei Ascend.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de IA de nivel intermedio que deseen construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje utilizando el SDK CANN para casos de uso de producción.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Implementar y optimizar modelos de CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas de CANN para convertir modelos e integrarlos en pipelines en tiempo real.
• Optimizar el rendimiento de inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir pipelines de CV/PLN en tiempo real para escenarios de implementación en edge o en la nube.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y demostración.
• Laboratorio práctico con implementación de modelos y perfilamiento de rendimiento.
• Diseño de pipelines en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos sofisticados de visión utilizando Google Colab.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo escalable y eficiente de modelos en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Desplegar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar aprendizaje por transferencia (transfer learning) para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de modelos de clasificación de imágenes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales del IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la IA en el borde y sus aplicaciones en visión por computadora.
• Implementar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
• Utilizar marcos de trabajo como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para la implementación de modelos.
• Optimizar los modelos de IA para obtener un rendimiento óptimo, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes que desean explorar los dilemas éticos y los marcos jurídicos relacionados con los vehículos autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las implicaciones éticas de la toma de decisiones basada en IA en los vehículos autónomos.
• Analizar los marcos legales y las políticas internacionales que regulan los coches autónomos.
• Examinar la responsabilidad y la rendición de cuentas ante accidentes de vehículos autónomos.
• Evaluar el equilibrio entre la innovación y la seguridad pública en las normativas sobre conducción autónoma.
• Discutir casos reales que involucran dilemas éticos y disputas legales.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a personal de las fuerzas del orden con nivel básico que desee pasar del dibujo manual de perfiles faciales al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
• Aprender los conceptos básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades para utilizar herramientas y marcos de trabajo de IA que permitan crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, entrenamiento y evaluación de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de la tecnología de reconocimiento facial.

Esta formación en vivo con instructores en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante e intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para un mejor análisis.
• Analizar imágenes cuantitativamente, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas utilizando macros y complementos.
• Personalizar flujos de trabajo para necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.

Esta capacitación en vivo con instrucción presencial en Venezuela (en línea o in situ) está dirigida a profesionales y entusiastas de nivel principiante que desean comprender los conceptos fundamentales, las tecnologías y las aplicaciones de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los componentes clave y los principios de funcionamiento de los vehículos autónomos.
• Explorar el papel de la inteligencia artificial, los sensores y el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de conducción automática.
• Analizar los diferentes niveles de autonomía vehicular y sus aplicaciones en el mundo real.
• Examinar los aspectos éticos, legales y regulatorios de la movilidad autónoma.
• Obtener experiencia práctica con simulaciones de vehículos autónomos.

Esta formación práctica impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a especialistas avanzados en fusión de sensores e ingenieros de inteligencia artificial que deseen desarrollar algoritmos de fusión multimodal y optimizar la navegación en tiempo real para sistemas autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos y desafíos de la fusión de datos multimodal.
• Implementar algoritmos de fusión de sensores para la navegación autónoma en tiempo real.
• Integrar datos provenientes de sensores LiDAR, cámaras y RADAR para mejorar la percepción.
• Analizar y evaluar el rendimiento del sistema de fusión bajo diversas condiciones.
• Desarrollar soluciones prácticas para la reducción del ruido en los sensores y la alineación de datos.

La visión por computadora es un campo que implica la extracción automática, análisis y comprensión de información útil a partir de medios digitales. Python es un lenguaje de programación de alto nivel conocido por su sintaxis clara y la legibilidad del código.

En esta formación en vivo con instructor, los participantes aprenderán los conceptos básicos de la visión por computadora mientras crean aplicaciones simples de visión por computadora utilizando Python.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la visión por computadora
• Utilizar Python para implementar tareas de visión por computadora
• Desarrollar sus propios sistemas de detección de rostros, objetos y movimiento

Público objetivo

• Programadores en Python interesados en la visión por computadora

Formato del curso

• Parte teórica, parte de discusión, ejercicios y mucha práctica intensiva

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel intermedio, profesionales automotrices y especialistas en IoT que desean comprender el papel de los sensores en los coches autónomos, cubriendo LiDAR, radar, cámaras y técnicas de fusión de sensores.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los diferentes tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
• Analizar los datos de los sensores para la percepción y toma de decisiones del vehículo en tiempo real.
• Implementar técnicas de fusión de sensores para mejorar la precisión y seguridad del vehículo.
• Optimizar la colocación y calibración de los sensores para mejorar el rendimiento de la conducción autónoma.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de red de nivel intermedio y desarrolladores de IoT automotriz que desean comprender e implementar tecnologías de comunicación V2X para vehículos autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la comunicación V2X.
• Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
• Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
• Desarrollar simulaciones para entornos de vehículos conectados.
• Afrontar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en las redes V2X.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizada para procesos SMT (Tecnología de Montaje Superficial).

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar e implementar inspecciones automatizadas utilizando Vision Builder AI.
• Adquirir y preprocesar imágenes de alta calidad para su análisis.
• Implementar decisiones basadas en lógica para la detección de defectos y la validación del proceso.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.