Visión por Computadora para la Conducción Autónoma

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Chile (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de robótica e investigadores en inteligencia artificial de nivel avanzado que desean implementar algoritmos sofisticados de planificación de rutas para mejorar el desempeño 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 evasión de obstáculos y entornos dinámicos.
• Integrar los algoritmos de planificación de rutas con datos de sensores para mejorar la precisión.
• Evaluar el desempeño de diversos algoritmos en escenarios prácticos.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Chile (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 construir, entrenar y optimizar modelos de IA para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta capacitación, 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 computador para la detección de objetos en tiempo real y el seguimiento de carril.
• 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 en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad de nivel avanzado y profesionales de la seguridad automotriz que deseen desarrollar estrategias integrales de seguridad para vehículos autónomos, incluido el análisis de peligros, evaluaciones de seguridad funcional y cumplimiento con estándares internacionales.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Identificar y evaluar los riesgos de seguridad asociados con 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 de los AV.

El SDK 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 la IA de nivel intermedio que desean construir, implementar y optimizar modelos de visión y lenguaje para casos de uso de producción utilizando el SDK CANN.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar y optimizar modelos CV y PLN utilizando CANN y AscendCL.
• Utilizar las herramientas CANN para convertir modelos e integrarlos en canales en vivo.
• Optimizar el rendimiento de la inferencia para tareas como detección, clasificación y análisis de sentimiento.
• Construir canales 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 análisis de rendimiento.
• Diseño de canales en vivo utilizando casos de uso reales de CV y PLN.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.

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

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo escalable y eficiente de modelos basados en la nube.
• Implementar técnicas de preprocesamiento de imágenes para tareas de visión por computadora.
• Implementar modelos de visión por computadora para aplicaciones del mundo real.
• Utilizar el 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 capacitación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora de nivel intermedio a avanzado, desarrolladores de IA y profesionales de IoT que deseen implementar y optimizar modelos de visión por computadora para el procesamiento en tiempo real en dispositivos periféricos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de Edge AI y sus aplicaciones en visión por computadora.
• Desplegar modelos de aprendizaje profundo optimizados en dispositivos periféricos para el análisis de imágenes y video en tiempo real.
• Utilizar frameworks como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para el despliegue de modelos.
• Optimizar modelos de IA para lograr mayor rendimiento, eficiencia energética e inferencia con baja latencia.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante que desean explorar los dilemas éticos y los marcos legales relacionados con los vehículos autónomos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender las implicaciones éticas de la toma de decisiones impulsada por IA en los vehículos autónomos.
• Analizar los marcos y políticas legales globales que regulan los coches sin conductor.
• 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 de conducción autónoma.
• Discutir estudios de casos reales que involucran dilemas éticos y disputas legales.

Esta capacitación práctica impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a personal de las fuerzas de orden con nivel básico que desea pasar del dibujo facial manual al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta capacitación, 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 con el fin de 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.

Esta formación práctica impartida por instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a investigadores y profesionales de laboratorio con conocimientos desde nivel principiante hasta 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 facilitar su análisis.
• Analizar imágenes de manera cuantitativa, incluyendo el conteo de células y la medición de áreas.
• Automatizar tareas repetitivas mediante macros y complementos (plugins).
• Personalizar flujos de trabajo para satisfacer necesidades específicas de análisis de imágenes en investigaciones biológicas.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) 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 formación, los participantes serán capaces de:

• 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 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 capacitación en vivo, impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial), está dirigida a especialistas en fusión de sensores e ingenieros de IA de nivel avanzado que deseen desarrollar algoritmos de fusión multisensor y optimizar la navegación en tiempo real en sistemas autónomos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos y desafíos de la fusión de datos multisensor.
• Implementar algoritmos de fusión de sensores para la navegación autónoma en tiempo real.
• Integrar datos procedentes 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 de ruido en sensores y el alineamiento de datos.

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

En esta capacitación en vivo con instructor, los participantes aprenderán los fundamentos de la visión por computadora mientras desarrollan una serie de aplicaciones simples de visión por computadora utilizando Python.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

Público objetivo

• Programadores de Python interesados en la visión por computadora

Formato del curso

• Parte lección, parte discusión, ejercicios y práctica intensiva hands-on

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Chile (en línea o presencial) está orientada 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 capacitación, los participantes podrán:

• Comprender los distintos tipos de sensores utilizados en vehículos autónomos.
• Analizar datos de 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 ubicación y calibración de los sensores para mejorar el rendimiento de la conducción autónoma.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (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 formación, 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.
• Afrontar los desafíos de ciberseguridad y privacidad en las redes V2X.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen 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 serán capaces de:

• 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 del proceso.
• Generar informes de inspección y optimizar el rendimiento del sistema.