Visión por computadora para conducción autónoma

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor, en España (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica e 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 los fundamentos teóricos 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 la evitación de obstáculos y en entornos dinámicos.
• Integrar algoritmos de planificación de trayectorias con datos de sensores para mejorar la precisión.
• Evaluar el rendimiento de diversos algoritmos en escenarios prácticos.

Esta formación presencial u online, impartida por un instructor, en España está dirigida 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 serán capaces de:

• 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 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 presencial o virtual, dirigida por un instructor en España, está dirigida a ingenieros de seguridad de nivel avanzado y profesionales del sector automotriz que deseen diseñar estrategias exhaustivas para garantizar la seguridad de los vehículos autónomos, tales como el análisis de peligros, las evaluaciones funcionales en materia de seguridad y el cumplimiento con estándares internacionales.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes estarán en condiciones de:

• Identificar y evaluar riesgos de seguridad propios de sistemas de conducción autónoma.
• Aplicar metodologías estándar para el análisis de peligros y la estimación de riesgos.
• Ejecutar procedimientos de validación y verificación en materia de seguridad aplicables a los sistemas AV.
• Aplicar criterios normativos vinculados a la seguridad funcional, entre ellos ISO 26262 y SOTIF.
• Elaborar planes efectivos para reducir o controlar los riesgos inherentes al desarrollo de vehículos autónomos.

Esta capacitación presencial guiada por un instructor en España (en línea o in situ) está orientada a profesionales avanzados que deseen perfeccionar sus conocimientos en visión por computadora y comprender mejor cómo TensorFlow facilita la creación de modelos visuales innovadores mediante Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes habrán desarrollado las competencias necesarias para:

• Diseñar y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) con TensorFlow.
• Utilizar Google Colab como plataforma eficiente para desarrollar modelos escalables en la nube.
• Aplicar diversas técnicas de preprocesamiento y acondicionamiento de imágenes destinadas a fines específicos de visión por computadora.
• Implementar modelos visuales en escenarios prácticos y reales.
• Emplear el aprendizaje por transferencia como herramienta para potenciar los resultados de las redes CNN.
• Analizar visualmente y comprender con claridad los resultados obtenidos por modelos que clasifican imágenes.

Este curso presencial o virtual, dirigido por instructores en España, está destinado a ingenieros de visión por computadora, desarrolladores de IA y profesionales del sector IoT con nivel intermedio o avanzado que desean implementar y optimizar modelos de visión por computadora para su procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al término del mismo, los participantes serán capaces de:

• Entender los principios básicos de la Inteligencia Artificial en el Edge y sus aplicaciones prácticas en visión por computadora.
• Implementar modelos profundamente optimizados en dispositivos periféricos para el análisis en tiempo real de imágenes y videos.
• Aplicar herramientas como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para el despliegue adecuado de modelos de IA.
• Perfeccionar los modelos con objeto de obtener mayor rendimiento, menor consumo energético y latencia mínima durante la inferencia.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes que desean explorar los dilemas éticos y los marcos jurídicos que rodean a los vehículos autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las implicaciones éticas de la toma de decisiones impulsada por la inteligencia artificial en los vehículos autónomos.
• Analizar los marcos jurídicos y las políticas globales que regulan los vehículos de conducción automática.
• Examinar la responsabilidad civil y la rendición de cuentas ante accidentes de vehículos autónomos.
• Evaluare el equilibrio entre la innovación y la seguridad pública en las leyes de conducción autónoma.
• Discutir casos reales que involucran dilemas éticos y disputas legales.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor en España, está pensado para personal de las fuerzas del orden sin experiencia previa que deseen pasar del dibujado manual de retratos hablados al uso de herramientas de IA para crear sistemas de reconocimiento facial.

Al concluir este entrenamiento, los asistentes lograrán:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
• Conocer los aspectos básicos del procesamiento digital de imágenes y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar competencias para utilizar herramientas y frameworks de IA con el fin de crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la elaboración, entrenamiento y validación de sistemas de reconocimiento facial.
• Conocer las consideraciones éticas y buenas prácticas en el uso de tecnologías de reconocimiento facial.

Este curso formativo, dirigido por instructores España (en línea o presencial), va destinado a profesionales principiantes y apasionados del tema que deseen comprender los fundamentos, tecnologías y usos de los vehículos autónomos.

Al término del programa formativo, los alumnos podrán:

• Entender las partes esenciales y principios operativos de estos vehículos.
• Conocer el rol fundamental de la IA, los sensores y el procesamiento de información en tiempo real para su funcionamiento autónomo.
• Distinguir distintas clases de niveles de autonomía así como sus aplicaciones tangibles en el mundo real.
• Analizar temáticas éticas, jurídicas y regulatorias vinculadas a la movilidad automatizada.
• Practicar mediante simulaciones computacionales de conducción autónoma.

Se trata de una formación impartida presencial o virtualmente España por un instructor, destinada a profesionales avanzados en fusión sensorial e ingenieros expertos en IA que buscan perfeccionar algoritmos capaces de integrar datos procedentes de varios dispositivos para optimizar la navegación autónoma en tiempo real.

Al término del curso, los participantes podrán:

• Comprender los aspectos básicos y principales dificultades asociadas a la fusión de datos de múltiples sensores.
• Implementar algoritmos precisos para una navegación autónoma instantánea.
• Aunar información proveniente de LiDAR, cámaras y RADAR con el objetivo de potenciar la comprensión del entorno.
• Evaluar cómo funciona dicho sistema en diversos escenarios prácticos.
• Formular soluciones útiles destinadas a minimizar interferencias generadas por ruido sensorial y permitir una correcta coordinación de datos.

Este curso presencial o en línea, impartido por un instructor España, está orientado a ingenieros de nivel intermedio, profesionales del sector automotriz y especialistas en IoT que deseen comprender el papel de los sensores en los coches autónomos, abarcando temas como el LiDAR, el radar, las cámaras y las técnicas de fusión de sensores.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

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

Este curso presencial o online, impartido por un instructor en España, está dirigido a ingenieros de redes e desarrolladores de IoT automotriz de nivel intermedio que deseen comprender e implementar tecnologías de comunicación V2X para vehículos autónomos.

Al concluir el curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de la comunicación V2X.
• Analizar los modelos de comunicación V2V, V2I, V2P y V2N.
• Implementar protocolos V2X como DSRC y C-V2X.
• Diseñar simulaciones en entornos de vehículos conectados.
• Abordar los desafíos de seguridad cibernética y privacidad en redes V2X.

Este curso presencial, impartido por instructores en España (en línea o in situ), está dirigido a profesionales intermedios que deseen utilizar Vision Builder AI para crear, ejecutar y perfeccionar sistemas de inspección automatizada destinados al sector SMT (Tecnología de Montaje Superficial).

Al concluir el curso, los participantes adquirirán las capacidades mencionadas:

• Implementará la configuración necesaria para inspecciones automáticas con Vision Builder AI.
• Obtendrá imágenes de alta calidad aptas para su análisis, tras el preprocesamiento correspondiente.
• Desarrollará criterios lógicos que faciliten la identificación y evaluación de posibles anomalías.
• Diseñará informes precisos para controlar y optimizar el funcionamiento del sistema.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en España (en línea o en persona) está dirigida a desarrolladores, investigadores y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que desean aprender a implementar la detección de objetos en tiempo real utilizando YOLOv7.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos fundamentales de la detección de objetos.
• Instalar y configurar YOLOv7 para tareas de detección de objetos.
• Entrenar y probar modelos personalizados de detección de objetos usando YOLOv7.
• Integrar YOLOv7 con otros marcos de trabajo y herramientas de visión por computadora.
• Solucionar problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.