Visión por Computador para la Conducción Autónoma

Esta capacitación, impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros de robótica de nivel avanzado e investigadores de inteligencia artificial que deseen implementar algoritmos sofisticados de planificación de trayectorias para mejorar el rendimiento de los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

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

Esta capacitación, dirigida por un instructor y realizada en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está diseñada para científicos de datos de nivel avanzado, 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 capacitación, los participantes estarán en capacidad 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.
• Desarrollar modelos de aprendizaje profundo para predecir y analizar escenarios de conducción.

Esta formación impartida por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros de seguridad de nivel avanzado y profesionales de seguridad automotriz que deseen desarrollar estrategias integrales de seguridad para vehículos autónomos, incluyendo análisis de peligros, evaluaciones de seguridad funcional y cumplimiento de normas internacionales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar y evaluar los riesgos de seguridad asociados a los sistemas de conducción autónoma.
• Realizar análisis de peligros y evaluaciones de riesgo utilizando normas de la industria.
• Implementar métodos de validación y verificación de seguridad para sistemas de vehículos autónomos.
• Aplicar normas de seguridad funcional, como ISO 26262 y SOTIF.
• Desarrollar estrategias de mitigación de riesgos para enfrentar los desafíos de seguridad en vehículos autónomos.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a profesionales principiantes que deseen explorar los dilemas éticos y los marcos legales que rodean a los vehículos autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido al personal de fuerzas del orden de nivel principiante que desea pasar del dibujo manual de rostros a la utilización de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
• Aprender los conceptos básicos del procesamiento de imágenes digitales y su aplicación en el reconocimiento facial.
• Desarrollar habilidades en el uso de herramientas y frameworks de IA para crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir 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 la tecnología de reconocimiento facial.

Fiji es un potente paquete de procesamiento de imágenes de código abierto que integra ImageJ (un programa diseñado para imágenes científicas multidimensionales) junto con un conjunto completo de complementos para el análisis de imágenes científicas.

En esta capacitación en vivo con instrucción directa, los participantes aprenderán cómo aprovechar la distribución de Fiji y su programa subyacente ImageJ para crear aplicaciones robustas de análisis de imágenes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Utilizar las funciones avanzadas de programación y los componentes de software de Fiji para extender las capacidades de ImageJ
• Unir imágenes 3D grandes a partir de teselas superpuestas
• Automatizar la actualización de una instalación de Fiji al iniciarla mediante el sistema de actualización integrado
• Seleccionar entre una amplia gama de lenguajes de scripting para construir soluciones personalizadas de análisis de imágenes
• Utilizar las potentes bibliotecas de Fiji, como ImgLib, para procesar eficientemente conjuntos de datos de bioimágenes grandes
• Desplegar aplicaciones y colaborar eficazmente con otros científicos en proyectos similares

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión
• Ejercicios extensos y aplicación práctica
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio de nivel principiante a intermedio que deseen procesar y analizar imágenes relacionadas con tejidos histológicos, células sanguíneas, algas y otras muestras biológicas.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Navegar por la interfaz de Fiji y utilizar las funciones principales de ImageJ.
• Preprocesar y mejorar imágenes científicas para obtener un mejor análisis.
• Realizar análisis cuantitativo de imágenes, incluido el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante el uso de macros y complementos.
• Personalizar flujos de trabajo según las necesidades específicas de análisis de imágenes en investigación biológica.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a profesionales y entusiastas de nivel principiante que deseen 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 distintos 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 mediante simulaciones de vehículos autónomos.

Esta capacitación impartida por un instructor en tiempo real en Colombia (en línea o in situ) está dirigida a especialistas en fusión de sensores de nivel avanzado e ingenieros de inteligencia artificial que deseen desarrollar algoritmos de fusión de múltiples sensores y optimizar la navegación en tiempo real en sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Comprender los fundamentos y los desafíos de la fusión de datos de múltiples sensores.
• Implementar algoritmos de fusión de sensores para 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 bajo diversas condiciones.
• Desarrollar soluciones prácticas para la reducción del ruido de los sensores y la alineación de datos.

OpenCV (Librería de Código Abierto para Visión por Computador: http://opencv.org) es una librería de licencia BSD de código abierto que incluye cientos de algoritmos de visión por computador.

Público objetivo

Este curso está dirigido a ingenieros y arquitectos que buscan utilizar OpenCV en proyectos de visión por computador.

Este curso, impartido por un instructor en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a ingenieros de software que deseen programar en Python con OpenCV 4 para aprendizaje profundo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Visualizar, cargar y clasificar imágenes y videos utilizando OpenCV 4.
• Implementar aprendizaje profundo en OpenCV 4 con TensorFlow y Keras.
• Ejecutar modelos de aprendizaje profundo y generar informes de alto impacto a partir de imágenes y videos.

La coincidencia de patrones es una técnica utilizada para localizar patrones específicos dentro de una imagen. Puede emplearse para determinar la existencia de características definidas en una imagen capturada, como la etiqueta esperada en un producto defectuoso en una línea de producción o las dimensiones especificadas de un componente. Se diferencia de la "reconocimiento de patrones" (que identifica patrones generales basándose en grandes colecciones de muestras relacionadas) en que define explícitamente qué estamos buscando y luego indica si el patrón esperado existe o no.

Formato del curso

• Este curso introduce los enfoques, tecnologías y algoritmos utilizados en el campo de la coincidencia de patrones aplicado a la visión artificial.

Este entrenamiento impartido por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a ingenieros de nivel intermedio, profesionales del sector automotriz y especialistas en IoT que deseen comprender el papel de los sensores en los vehículos de conducción autónoma, cubriendo tecnologías como LiDAR, radar, cámaras y técnicas de fusión de sensores.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Esta capacitación impartida por un instructor en vivo en Colombia (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 de tecnología de montaje superficial (SMT).

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer 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 de procesos.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.