Nous sommes une entreprise innovante d’intelligence artificielle

Nous formons une équipe multidisciplinaire de spécialistes de l’innovation technologique, unis pour développer des solutions en fonction des temps nouveaux.

Nous apprécions la création de produits innovants, adaptés aux nouveaux besoins du marché, nous voulons être des référents dans l’intelligence artificielle et la cybersécurité, le partage et l’application de nos connaissances au service de nos clients

Notre passion

L’innovation est l’axe principal de notre vision. Nous sommes déterminés à offrir des technologies novatrices capables de résoudre les vulnérabilités technologiques et logistiques.
nuestra promesa

Nos valeurs

Notre vision et notre stratégie sont définies par notre passion pour la technologie et l’innovation. Nos valeurs caractérisent tout le travail que nous faisons à CIBINAR, créant une culture qui nous aide à créer des produits de haute qualité.

  • Un engagement. Atteindre des performances maximales dans tout ce que nous faisons et préserver notre culture de travail avec laquelle nous soutenons nos employés dans leur croissance.
  • Costance. Construire chaque jour un chemin d’excellence qui a une incidence sur les produits de qualité et qui répond aux progrès technologiques mondiaux.
  • L’intégrité. La transparence et le respect sont des aspects qui nous définissent et constituent des piliers fondamentaux de notre équipe de travail quotidienne.
  • L’honnêteté. Avec qui maintenir notre statut. Pour nous, l’honnêteté envers nos clients est primordiale, en accordant toujours la priorité à leurs besoins.

Nos outils

Nous nous fondons sur nos propres développements basés sur des technologies de pointe:

L’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle désigne les systèmes qui imitent les aspects de l’intelligence humaine pour accomplir des tâches que les humains ne pouvaient accomplir que par le passé.

Ces systèmes peuvent s’améliorer itérativement à partir de l’information qu’ils recueillent. Un système d’intelligence artificielle est capable d’analyser les données en grandes quantités et d’identifier les schémas, puis de fonctionner automatiquement avec rapidité et détermination.

Machine Learning

L’apprentissage automatique est l’étude scientifique d’algorithmes et de modèles statistiques que les systèmes informatiques utilisent pour accomplir une tâche spécifique sans utiliser d’instructions explicites, mais sont basés sur des modèles et des inférences.

Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés lorsqu’il est difficile ou impossible de mettre au point un algorithme conventionnel pour exécuter efficacement la tâche, comme le filtrage des courriels et la vision artificielle.

L’apprentissage automatique est étroitement lié aux statistiques de calcul, qui se concentrent sur la réalisation de prédictions à l’aide d’ordinateurs. L’étude de l’optimisation mathématique offre des méthodes, des théories et des domaines d’application dans le domaine de l’apprentissage automatique.

L’exploitation des données est un domaine d’étude dans le domaine de l’apprentissage automatique et se concentre sur l’analyse exploratoire des données par le biais d’un apprentissage non supervisé. Dans son application à travers des problèmes d’entreprise, l’apprentissage automatique est également connu sous le nom d’analyse prédictive.

Deep Learning

L’apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l’apprentissage en machine. Il s’agit d’un réseau neuronal multicouches qui tire les leçons d’une grande quantité de données. Ce réseau est semblable aux connexions neurales qui existent dans le cerveau.

Elle se distingue par le fait qu’elle n’exige pas de règles préétablies, mais que le système lui-même est capable d’apprendre par lui-même. L’apprentissage approfondi est principalement utilisé pour l’automatisation de l’analyse des données prédictives.

Vision artificielle

La vision artificielle ou la vision informatique est une discipline scientifique qui comprend des méthodes d’acquisition, de traitement, d’analyse et de compréhension d’images du monde réel afin de produire des informations numériques ou symboliques pour qu’elles puissent être traitées par ordinateur.

Tout comme les humains utilisent nos yeux et notre cerveau pour comprendre le monde qui nous entoure, la vision artificielle tente de produire le même effet afin que les ordinateurs puissent percevoir et comprendre une image ou une séquence d’images et agir comme il convient dans une situation donnée.

Cette compréhension s’effectue dans différents domaines tels que la géométrie, la statistique, la physique et d’autres disciplines. L’acquisition de données se fait par divers moyens, tels que des séquences d’images, des vues de caméras vidéo multiples ou des données multidimensionnelles d’un scanner médical.

La vision artificielle est chargée d’obtenir des images afin de les traiter, de les adapter (dimension de l’image, couleur de l’image, etc.), d’analyser les différentes qualités du visage d’une personne et d’extraire ces informations pour une classification spécifique.

Notre équipe

Nous avons une équipe passionnée par l’intelligence artificielle et la capacité d’innover que cette technologie nous permet.

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Miguel Ángel Mora

Directeur général/Administrateur général

carlos abellan cto desarrollo

Carlos Abellán

Chef du développement/CTO

elisa sevilla

Elisa Sevilla

Chef de l'administration

Jose javier costa datos

Jose Javier Costa

Scientifique des données

Juan miguel vidal control de calidad

Juan Miguel Vidal

Chef du contrôle de la qualité

carmen ruiz

Carmen Ruíz

De l'administration

marco palacios desarrollador

Marco Palacios

Développeur

desarrolladora maría andrés

María Andrés

Développeur

bryan juanola

Bryan Juanola

Développeur

marketing con ginés garcia

Ginés García

Commercialisation

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Jaime Navarro

Département des affaires commerciales