Temario del curso

Introducción a la IA en la Nube en Robótica

  • ¿Qué es la IA en la Nube?
  • Por qué la IA en la Nube es esencial para la robótica
  • Desafíos de la IA en tiempo real en sistemas autónomos

Implementación de Modelos de IA en Dispositivos de Borde

  • Inferencia de IA en NVIDIA Jetson y otros dispositivos de borde
  • Uso de TensorFlow Lite y ONNX para la implementación en el borde
  • Optimización de modelos de IA para la ejecución en tiempo real

Percepción en Tiempo Real para Sistemas Autónomos

  • Visión por computadora para la navegación robótica
  • Fusión de sensores: LiDAR, cámaras y IMUs
  • IA en el borde para la detección y seguimiento de objetos

Toma de Decisiones y Control en Robótica

  • Aprendizaje por refuerzo para comportamientos autónomos
  • Planificación de trayectorias y evitación de obstáculos
  • Optimización de latencia en sistemas de IA en tiempo real

Integración de IA con ROS (Sistema Operativo Robótico)

  • Resumen de ROS y su ecosistema
  • Ejecución de modelos de percepción basados en IA en ROS
  • IA en el borde para aplicaciones multi-robóticas y robótica de enjambre

Optimización de la IA para Sistemas Robóticos de Bajo Consumo Energético

  • Arquitecturas eficientes de redes neuronales para robótica
  • Reducción del consumo de energía en robots impulsados por IA
  • Implementación de IA en plataformas robóticas alimentadas por batería

Aplicaciones en el Mundo Real y Tendencias Futuras

  • Drones autónomos y robots industriales
  • Asistentes robóticos impulsados por IA
  • Avances futuros en la IA en el borde para la robótica

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de la inteligencia artificial y los modelos de aprendizaje automático
  • Experiencia con sistemas embebidos o robótica
  • Conocimientos básicos de computación en tiempo real

Publito objetivo

  • Ingenieros de robótica
  • Desarrolladores de IA
  • Especialistas en automatización
 21 Horas

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