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Temario del curso
Introducción a la IA en el borde para sistemas autónomos
- Conceptos generales sobre la IA en el borde y su importancia en los sistemas autónomos
- Principales ventajas y desafíos de implementar este tipo de tecnologías en dichos sistemas
- Tendencias actuales e innovaciones en el campo de la IA en el borde para autonomía
- Ejemplos prácticos y estudios de caso del mundo real
Procesamiento en tiempo real en sistemas autónomos
- Bases fundamentales para el procesamiento de datos en tiempo real
- Modelos de IA destinados a la toma de decisiones instantáneas
- Gestión de flujos de datos y fusión de señales provenientes de distintos sensores
- Ejemplos prácticos y análisis de casos concretos
IA en el borde aplicada a vehículos autónomos
- Modelos de IA orientados a la percepción y al control del vehículo
- Desarrollo e implementación de soluciones de IA aptas para la navegación en tiempo real
- Integración de IA en el borde con los sistemas de control vehiculares
- Análisis de casos reales donde se ha utilizado este tipo de tecnología
IA en el borde aplicada a drones
- Modelos de IA destinados a la percepción y al control del vuelo de los drones
- Procesamiento instantáneo de datos y toma automatizada de decisiones en estos aparatos
- Implementación de IA en el borde para lograr vuelo autónomo y evitar obstáculos
- Ejemplos prácticos junto con estudios detallados al respecto
IA en el borde aplicada a la robótica
- Modelos de IA orientados a la percepción y manipulación por parte de los robots
- Procesamiento y control en tiempo real dentro del entorno robótico
- Integración de IA en el borde con las arquitecturas de control utilizadas por los robots
- Estudios de caso sobre aplicaciones reales de esta tecnología en robótica
Desarrollo de modelos de IA para usos autónomos
- Introducción a los tipos de modelos de aprendizaje automático y profundo más empleados
- Técnicas para entrenar y optimizar dichos modelos con el objetivo de utilizarlos en dispositivos periféricos
- Herramientas y marcos de trabajo esenciales en este campo (TensorFlow Lite, ROS, entre otros)
- Validación y evaluación adecuada de los modelos dentro de entornos autónomos
Implementación práctica de soluciones basadas en IA en el borde
- Proceso detallado para implementar modelos de IA en diversos tipos de hardware periférico
- Procesamiento instantáneo y ejecución eficiente de inferencias mediante dichos dispositivos
- Supervisión constante y gestión oportuna de los modelos ya implementados
- Ejemplos prácticos de despliegue real junto con estudios analíticos
Aspectos éticos y regulatorios en este ámbito
- Garantizar la seguridad y fiabilidad de los sistemas autónomos impulsados por IA
- Abordar sesgos potenciales y cuestiones relacionadas con la equidad en modelos de IA para uso autónomo
- Cumplimiento de normativas legales y estándares aplicables a sistemas autónomos
- Buenas prácticas recomendadas para llevar a cabo implementaciones responsables de IA en este sector
Evaluación y optimización del rendimiento
- Métodos útiles para determinar el desempeño real de los modelos en sistemas autónomos
- Herramientas destinadas a la supervisión instantánea y detección de anomalías
- Estrategias viables para elevar el rendimiento general de dichos modelos en aplicaciones autónomas
- Soluciones a problemas frecuentes como latencia, fiabilidad y escalabilidad
Nuevas posibilidades de uso e innovación
- Aplicaciones avanzadas que aprovechan la IA en el borde dentro de los sistemas autónomos
- Análisis profundos y estudios de caso en distintos ámbitos vinculados a la autonomía
- Historias de éxito junto con aprendizajes derivados de su implementación
- Tendencias futuras y posibilidades emergentes dentro del uso de IA en el borde para la autonomía
Proyectos prácticos y ejercicios guiados
- Elaboración de una aplicación completa basada en IA en el borde para un sistema autónomo concreto
- Desarrollo de proyectos similares a situaciones reales que puedan enfrentarse profesionalmente
- Actividades grupales donde cada participante contribuye activamente al desarrollo conjunto
- Presentación de proyectos terminados con la consiguiente retroalimentación especializada
Resumen final y pasos siguientes
Requerimientos
- Comprensión básica de conceptos relacionados con la IA y el aprendizaje automático
- Experiencia en lenguajes de programación (se recomienda Python)
- Familiaridad con temas vinculados a la robótica, sistemas autónomos o tecnologías afines
Público objetivo
- Ingenieros robóticos
- Desarrolladores de vehículos autónomos
- Investigadores en IA
14 Horas
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