Temario del curso
Introducción al Aprendizaje de Robots
- Vista general del aprendizaje automático en robótica
- Aprendizaje supervisado vs no supervisado vs por refuerzo
- Aplicaciones del RL en control, navegación y manipulación
Fundamentos del Aprendizaje por Refuerzo
- Procesos de decisión de Markov (MDP)
- Funciones de política, valor y recompensa
- Compromisos entre exploración y explotación
Algoritmos Clásicos de RL
- Q-learning y SARSA
- Métodos Monte Carlo y de diferencia temporal
- Iteración de valor e iteración de política
Técnicas de Aprendizaje Profundo por Refuerzo
- Combinación de aprendizaje profundo con RL (Deep Q-Networks)
- Métodos de gradiente de política
- Algoritmos avanzados: A3C, DDPG y PPO
Entornos de Simulación para el Aprendizaje de Robots
- Uso de OpenAI Gym y ROS 2 para la simulación
- Creación de entornos personalizados para tareas robóticas
- Evaluación del rendimiento y la estabilidad del entrenamiento
Aplicación del RL a la Robótica
- Aprendizaje de políticas de control y movimiento
- Aprendizaje por refuerzo para la manipulación robótica
- Aprendizaje por refuerzo multiagente en robótica de enjambres
Optimización, Despliegue e Integración en el Mundo Real
- Ajuste de hiperparámetros y modelado de recompensas
- Transferencia de políticas aprendidas de la simulación a la realidad (Sim2Real)
- Despliegue de modelos entrenados en hardware robótico
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático
- Experiencia en programación con Python
- Conocimiento de robótica y sistemas de control
Público Objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores en robótica
- Desarrolladores que construyen 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
