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Temario del curso
Introducción a la IA en vehículos autónomos
- Niveles de conducción autónoma y su integración con la IA
- Resumen de marcos y bibliotecas de IA utilizados en la conducción autónoma
- Tendencias e innovaciones en la autonomía vehicular impulsada por IA
Fundamentos del aprendizaje profundo para la conducción autónoma
- Arquitecturas de redes neuronales para coches de conducción autónoma
- Redes neuronales convolucionales (CNN) para el procesamiento de imágenes
- Redes neuronales recurrentes (RNN) para datos temporales
Visión por computadora para la conducción autónoma
- Detección de objetos usando YOLO y SSD
- Detección de carriles y técnicas de seguimiento de la carretera
- Segmentación semántica para la percepción del entorno
Aprendizaje por refuerzo para decisiones de conducción
- Procesos de decisión de Markov (MDP) en vehículos autónomos
- Entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo por refuerzo (DRL)
- Aprendizaje basado en simulación para políticas de conducción
Fusión de sensores y percepción
- Integración de datos de LiDAR, RADAR y cámaras
- Filtrado de Kalman y técnicas de fusión de sensores
- Procesamiento de datos multisensores para el mapeo del entorno
Modelos de aprendizaje profundo para la predicción de conducción
- Construcción de modelos de predicción de comportamiento
- Pronóstico de trayectorias para la evasión de obstáculos
- Reconocimiento del estado e intenciones del conductor
Evaluación y optimización de modelos
- Métricas de precisión y rendimiento del modelo
- Técnicas de optimización para la ejecución en tiempo real
- Despliegue de modelos entrenados en plataformas de vehículos autónomos
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
- Análisis de incidentes de vehículos autónomos y desafíos de seguridad
- Exploración de implementaciones exitosas de sistemas de conducción impulsados por IA
- Proyecto: Desarrollo de un modelo de IA para seguimiento de carriles
Requerimientos
- Dominioprogramación en Python
- Experiencia con marcos y bibliotecas de aprendizaje automático y profundo
- Conocimiento de la tecnología automotriz y la visión por computadora
Público objetivo
- Científicos de datos que deseen trabajar en aplicaciones de conducción autónoma
- Especialistas en IA centrados en el desarrollo de IA automotriz
- Desarrolladores interesados en técnicas de aprendizaje profundo para coches de conducción autónoma
21 Horas
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
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