Modela secuencias de gestos para una empresa de retail interactivo en Bilbao
Visión general
De qué trata este proyecto.
Modelarás secuencias de gestos con MediaPipe y dos modelos temporales, comparando precisión y latencia. Obtendrás un certificado verificable.
El escenario
La empresa (~45 personas) factura ~6 M EUR y necesita gestos sin contacto para mantener su contrato con dos cadenas de cines españolas.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Reconocer 5 gestos en el aire con F1 ≥0.92 y latencia ≤80 ms sobre CPU laptop.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Modelar secuencias temporales cortas con LSTM y Transformers
- Combinar keypoint detection con modelos temporales
- Evaluar robustez a perturbaciones realistas (oclusión)
- Medir latencia frame-to-decision para UX en tiempo real
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Machine Perception
Master · Computer Vision
Strong alignment
This challenge maps to Machine Perception at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Sequence Models
Apply sequence models to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Lstm
Apply lstm to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Temporal Transformers
Apply temporal transformers to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Keypoint Detection
Apply keypoint detection to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Perception
Apply perception to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Pytorch
Apply pytorch to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniero/a de Visión por Computador
Gestos en tiempo real con keypoints y modelos temporales es un proyecto CV de cabecera en kioskos y AR.
Este proyecto afina
- keypoint-detection
- sequence-models
- perception
Ingeniero/a de Machine Learning
Comparar LSTM y Transformer con métricas de latencia es músculo cotidiano de MLE en producto.
Este proyecto afina
- lstm
- temporal-transformers
- sequence-models
Ingeniero/a de IA
Llevar un modelo de gestos desde dataset a prototipo medible en CPU es el flujo diario del AI engineer.
Este proyecto afina
- sequence-models
- perception
- pytorch