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Temario del curso

Introducción a la IA en el borde aplicada a la robótica

  • ¿Qué es exactamente la IA en el borde?
  • Por qué resulta indispensable para los sistemas robóticos
  • Dificultades que conlleva la implementación de IA en tiempo real en dispositivos autónomos

Implementación de modelos de IA en dispositivos periféricos

  • Realización de inferencias mediante IA en plataformas NVIDIA Jetson y otros hardware similares
  • Uso de herramientas como TensorFlow Lite y ONNX para despliegues periféricos
  • Técnicas óptimas para mejorar el rendimiento de los modelos en ejecución en tiempo real

Percepción en tiempo real aplicada a sistemas autónomos

  • Uso de visión por computadora en la navegación robótica
  • Fusión de datos procedentes de múltiples sensores: LiDAR, cámaras e IMU
  • Aplicaciones prácticas del uso de IA en el borde para la detección y seguimiento de objetos

Toma de decisiones y control en robótica autónoma

  • Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo al diseño de comportamientos autónomos
  • Planificación de trayectorias y esquivado de obstáculos en tiempo real
  • Técnicas para minimizar la latencia en sistemas basados en IA operando al instante

Integración de la IA con el sistema ROS (Robot Operating System)

  • Principios básicos del entorno ROS y sus características esenciales
  • Implementación eficaz de modelos perceptivos basados en IA dentro de ROS
  • Usos de la IA en el borde para proyectos robóticos con múltiples agentes o formaciones grupales

Optimización de sistemas basados en IA para robots que operan con baja potencia

  • Selección de arquitecturas neuronales que maximicen la eficiencia energética en robótica
  • Estrategias prácticas para reducir el consumo de energía en robots impulsados por IA
  • Implementación viable de sistemas inteligentes en plataformas robóticas alimentadas por baterías

Aplicaciones del mundo real y tendencias futuras en el sector

  • Ejemplos como drones autónomos y robots industriales avanzados
  • Asistentes robóticos capaces de reaccionar y adaptarse mediante la IA
  • Avances previstos en los próximos años respecto al uso de IA en el borde en la industria robótica

Resumen final y orientación hacia los pasos siguientes

Requerimientos

  • Conocimientos básicos sobre IA y modelos de aprendizaje automático
  • Experiencia previa con sistemas embebidos o robótica
  • Comprensión elemental del concepto de computación en tiempo real

Público objetivo

  • Ingenieros robóticos
  • Desarrolladores de IA
  • Especialistas en automatización
 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.
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