Cursos de Visión por Computadora en Madrid

Este curso presencial o virtual, dirigido por instructores en Madrid, 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 Madrid (online o presencial), está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen profundizar en su comprensión de la visión por computadora y explorar las capacidades de TensorFlow para desarrollar modelos de visión sofisticados usando Google Colab.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta formación presencial, dirigida por instructores Madrid (en línea o in situ) está pensada para desarrolladores de inteligencia artificial e ingenieros especializados en visión por computadora con nivel intermedio que deseen crear sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para detección de objetos, identificación de carriles y segmentación semántica.
• Integrar los sistemas visuales con otros subsistemas de los vehículos autónomos.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para llevar a cabo tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en situaciones reales.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor en Madrid, 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 presencial, impartido por instructores en Madrid (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 Madrid (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.