Visión por Computadora para Vehículos Autónomos

Esta formación dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de robótica y investigadores de IA de nivel avanzado que deseen implementar algoritmos sofisticados de planificación de trayectorias para mejorar el rendimiento de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las bases teóricas de los algoritmos avanzados de planificación de trayectorias.
• Implementar algoritmos como RRT*, A* y D* para la navegación en tiempo real.
• Optimizar la planificación de trayectorias para evitar obstáculos y adaptarse a entornos dinámicos.
• Integrar los algoritmos de planificación de trayectorias con datos de sensores para aumentar la precisión.
• Evaluar el rendimiento de diversos algoritmos en escenarios prácticos.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en España (en línea o presencial), está destinada a científicos de datos avanzados, especialistas en IA y desarrolladores de IA automotriz que deseen construir, entrenar y optimizar modelos de IA para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Este curso dirigido por un instructor, en vivo y presencial (en línea o en las instalaciones del cliente), está destinado a ingenieros de seguridad avanzados y profesionales de la seguridad automotriz que deseen desarrollar estrategias de seguridad comprehensivas para vehículos autónomos, incluyendo análisis de peligros, evaluación de seguridad funcional y cumplimiento con estándares internacionales.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• 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 (Vehículos Autónomos).
• Aplicar estándares de seguridad funcional, como ISO 26262 y SOTIF.
• Desarrollar estrategias de mitigación de riesgos para los desafíos de seguridad en vehículos autónomos.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en España (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean explorar los dilemas éticos y los marcos legales que rodean a los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender las implicaciones éticas de la toma de decisiones impulsada por la IA en vehículos autónomos.
• Analizar los marcos y políticas legales globales que regulan los automóviles de conducción autónoma.
• Examinar la responsabilidad y la rendición de cuentas en caso de accidentes de vehículos autónomos.
• Evaluar el equilibrio entre la innovación y la seguridad pública en las leyes de conducción autónoma.
• Discutir estudios de casos del mundo real que involucren dilemas éticos y disputas legales.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a personal de aplicación de la ley principiante que desea pasar de los bocetos faciales manuales al uso de herramientas de Inteligencia Artificial para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático.
• Adquirir conocimientos básicos sobre el procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades para usar herramientas e frameworks de IA para crear modelos de reconocimiento facial.
• Obtener experiencia práctica en la creación, entrenamiento y prueba de sistemas de reconocimiento facial.
• Comprender las consideraciones éticas y las mejores prácticas en el uso de tecnología de reconocimiento facial.

Esta capacitación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales y entusiastas de nivel principiante que desean comprender los conceptos, tecnologías y aplicaciones fundamentales de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los componentes clave y los principios de funcionamiento de los vehículos autónomos.
• Explorar el papel de la IA, los sensores y el procesamiento de datos en tiempo real en los sistemas de conducción autónoma.
• 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 capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en España (en línea o presencial), está dirigida a especialistas en fusión de sensores de nivel avanzado e ingenieros de IA que desean desarrollar algoritmos de fusión de múltiples sensores y optimizar la navegación en tiempo real en sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) es una biblioteca de licencia BSD de código abierto que incluye varios centenares de algoritmos de visión por ordenador.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de software que desean programar en Python con OpenCV 4 para el aprendizaje profundo.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Vea, cargue y clasifique imágenes y vídeos con OpenCV 4.
• Implemente el aprendizaje profundo en OpenCV, 4 con TensorFlow y Keras.
• Ejecute modelos de aprendizaje profundo y genere informes impactantes a partir de imágenes y vídeos.

Pattern Matching es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Se puede utilizar para determinar la existencia de características especificadas dentro de una imagen capturada, por ejemplo, la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de fábrica o las dimensiones especificadas de un componente. Es diferente de "Pattern Recognition" (que reconoce patrones generales basados en colecciones más grandes de muestras relacionadas) en que dicta específicamente lo que estamos buscando, y luego nos dice si el patrón esperado existe o no.

Formato del curso

• Este curso presenta los enfoques, tecnologías y algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones en su aplicación a Machine Vision.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en España (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de nivel intermedio, profesionales de la automoción 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 capacitación, los participantes podrán:

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

SimpleCV es un marco de código abierto, lo que significa que es una colección de bibliotecas y software que puede usar para desarrollar aplicaciones de visión. Le permite trabajar con las imágenes o secuencias de vídeo que provienen de cámaras web, Kinects, FireWire y cámaras IP, o teléfonos móviles. Le ayuda a crear software para que sus diversas tecnologías no solo vean el mundo, sino que también lo entiendan.

Audiencia

Este curso está dirigido a ingenieros y desarrolladores que buscan desarrollar aplicaciones de visión artificial con SimpleCV.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• 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.
• Abordar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en las redes V2X.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio que desean utilizar Vision Builder AI para diseñar, implementar y optimizar sistemas de inspección automatizados para procesos SMT (Surface-Mount Technology).

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar e instalar 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 validación del proceso.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.