Capacitación en línea de Visión por Computador (Computer Vision) en Guatemala

Esta capacitación en vivo con instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de visión por computadora, desarrolladores de IA y profesionales de IoT de nivel intermedio a avanzado 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 serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la 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 marcos de trabajo como TensorFlow Lite, OpenVINO y NVIDIA Jetson SDK para el despliegue de modelos.
• Optimizar los modelos de IA para obtener un mejor rendimiento, eficiencia energética e inferencia de baja latencia.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir y entrenar redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow.
• Aprovechar Google Colab para el desarrollo de modelos en la nube escalable y eficiente.
• 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 para mejorar el rendimiento de los modelos CNN.
• Visualizar e interpretar los resultados de los modelos de clasificación de imágenes.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Guatemala (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores de IA de nivel intermedio e ingenieros de visión por computadora que desean construir sistemas visuales robustos para aplicaciones de conducción autónoma.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos fundamentales de la visión por computadora en vehículos autónomos.
• Implementar algoritmos para la detección de objetos, detección de carriles y segmentación semántica.
• Integrar sistemas visuales con otros subsistemas del vehículo autónomo.
• Aplicar técnicas de aprendizaje profundo para tareas avanzadas de percepción.
• Evaluar el rendimiento de los modelos de visión por computadora en escenarios del mundo real.

Este curso práctico impartido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigido al personal de fuerzas del orden con conocimientos básicos que deseen pasar del dibujo manual de perfiles faciales al uso de herramientas de IA para desarrollar sistemas de reconocimiento facial.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• 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 e infraestructuras de IA con el fin de crear modelos de reconocimiento facial.
• Adquirir experiencia práctica en la creación, capacitación 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 capacitación práctica en Guatemala abarca los fundamentos de Fiji y ImageJ para la investigación biológica. Los estudiantes adquieren habilidades prácticas en el preprocesamiento de imágenes, el análisis cuantitativo y la automatización de macros para optimizar flujos de trabajo con tejidos histológicos, células y otras muestras, obteniendo resultados reproducibles.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (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 podrán:

• Configurar e implementar 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.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) 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 serán capaces de:

• 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.
• Diagnosticar y resolver problemas comunes relacionados con la implementación de YOLOv7.