Temario del curso
Introducción al aprendizaje robótico
- Visión general del aprendizaje automático en el ámbito de la robótica
- Diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
- Aplicaciones del RL en control, navegación y manipulación
Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
- Procesos de decisión de Markov (MDP)
- Políticas, funciones de valor y recompensas
- Equilibrio entre exploración e explotación
Algoritmos clásicos de RL
- Q-learning y SARSA
- Métodos de Monte Carlo y diferencias temporales
- Iteración de valor y iteración de política
Técnicas de aprendizaje por refuerzo profundo
- Integración del aprendizaje profundo con el RL (Redes Q Profundas)
- Métodos basados en gradiente de política
- Algoritmos avanzados: A3C, DDPG y PPO
Entornos de simulación para el aprendizaje robótico
- Uso de OpenAI Gym y ROS 2 en la simulación
- Diseño de entornos personalizados para tareas robóticas
- Evaluación del rendimiento y estabilidad durante el entrenamiento
Aplicaciones del RL en robótica
- Desarrollo de políticas de control y movimiento
- Uso del aprendizaje por refuerzo en la manipulación robótica
- Aprendizaje por refuerzo multiagente en sistemas robóticos colectivos
Optimización, despliegue e integración real
- Ajuste de hiperparámetros y definición adecuada de recompensas
- Transferencia de políticas aprendidas de la simulación al mundo real (Sim2Real)
- Despliegue de modelos entrenados en hardware robótico
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de los conceptos del aprendizaje automático
- Experiencia en programación con Python
- Nobleza con temas de robótica y sistemas de control
Público objetivo
- Ingenieros especializados en aprendizaje automático
- Investigadores en el campo de la robótica
- Desarrolladores dedicados a crear sistemas robóticos inteligentes
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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Reseñas (2)
Suministro de los materiales (máquina virtual) para comenzar directamente con los ejercicios y explicación del núcleo de ROS2. Por qué las cosas funcionan de cierta manera.
Arjan Bakema
Curso - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
Traducción Automática
su conocimiento y utilización de la IA para la robótica en el futuro.
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
Curso - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
Traducción Automática