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
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Reseñas (1)
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