El catálogo de programas está pensado para equipos que necesitan pasar de la teoría a modelos desplegados: cursos intensivos sobre arquitecturas CNN y transformers, acompañamiento en la puesta en producción y revisiones de pipelines existentes.
Cada proyecto de visión por computadora tiene un punto de partida distinto. Por eso ofrecemos tres modalidades que se adaptan al nivel de definición técnica que ya tengas, desde la validación de una idea hasta el despliegue de un sistema en producción.
Para cuando necesitas comprobar si un enfoque de detección o clasificación realmente funciona con tus datos. Incluye la preparación del dataset, el entrenamiento de un primer modelo y un informe con métricas de precisión y limitaciones observadas.
El resultado es un entregable reproducible que sirve como base para decidir si el proyecto merece una inversión mayor.
Solicitar prototipoCuando el modelo ya está validado pero necesita funcionar dentro de tu infraestructura existente. Trabajamos la optimización del modelo para inferencia en tiempo real, la creación de APIs de servicio y la documentación técnica para tu equipo.
Nos encargamos de que el sistema soporte el volumen de peticiones real y de que los tiempos de respuesta cumplan con los requisitos operativos.
Consultar integraciónPara equipos que ya tienen un sistema funcionando pero detectan fallos en ciertos escenarios. Revisamos la arquitectura, los datos de entrenamiento y los umbrales de decisión para identificar las causas de los errores.
Entregamos un plan de corrección priorizado por impacto, con cambios concretos que puedes implementar con tu equipo o con nuestra ayuda.
Solicitar auditoríaSi tu caso no encaja en ninguno de estos formatos, podemos definir juntos un alcance a medida. En el blog explicamos con más detalle cómo abordamos cada arquitectura: desde la estructura de una CNN hasta la visualización de capas intermedias.
Los formatos que se describen en esta página se aplican a proyectos de visión por computadora con datos propios o de acceso público. Las condiciones de cada etapa se fijan al inicio del trabajo.
La documentación técnica que acompaña a cada programa cubre la arquitectura del modelo, los criterios de anotación y los procedimientos de validación. No incluye la infraestructura de despliegue del cliente.
Las métricas de precisión se reportan sobre el conjunto de validación acordado. Un cambio en la distribución de los datos de entrada puede alterar los resultados, por lo que las comparaciones entre versiones se hacen bajo el mismo protocolo.
Cuando un programa parte de una red preentrenada, se indica la procedencia del checkpoint y las licencias asociadas. El ajuste fino se realiza con los datos del proyecto, y los pesos resultantes pertenecen al cliente.
No ofrecemos módulos genéricos de inteligencia artificial. Cada capacidad que desarrollamos responde a una necesidad concreta de un sistema de seguridad: distinguir una amenaza real de un falso positivo, operar con hardware limitado y explicar por qué el sistema tomó una decisión.
El trabajo se organiza en torno a tres líneas de intervención. La primera es el diseño de arquitecturas CNN eficientes para análisis de video en tiempo real. La segunda es la adaptación de modelos transformer a tareas de re-identificación y seguimiento de objetos. La tercera es la construcción de herramientas de visualización que permiten auditar qué patrones aprendió la red y corregir sesgos antes de que lleguen a producción.
Para ver cómo estas capacidades se aplican en un caso real, se puede revisar el análisis de arquitectura en el primer artículo del blog.