Temario del curso
Fundamentos de TinyML para la Robótica
- Capacidades y limitaciones clave de TinyML
- Rol de la IA en el borde (edge AI) en los sistemas autónomos
- Consideraciones de hardware para robots móviles y drones
Hardware Integrado e Interfaces de Sensores
- Microcontroladores y placas integradas para robótica
- Integración de cámaras, IMUs y sensores de proximidad
- Gestión del presupuesto de energía y cómputo
Ingeniería de Datos para la Percepción Robótica
- Recopilación y etiquetado de datos para tareas de robótica
- Técnicas de preprocesamiento de señales e imágenes
- Estrategias de extracción de características para dispositivos con limitaciones
Desarrollo y Optimización de Modelos
- Selección de arquitecturas para percepción, detección y clasificación
- Pipelines de entrenamiento para ML integrado
- Compresión de modelos, cuantización y optimización de la latencia
Percepción y Control en el Dispositivo
- Ejecución de inferencia en microcontroladores
- Fusión de las salidas de TinyML con algoritmos de control
- Seguridad y respuesta en tiempo real
Mejoras en la Navegación Autónoma
- Navegación basada en visión ligera
- Detección y evasión de obstáculos
- Conciencia ambiental bajo limitaciones de recursos
Pruebas y Validación de Robots Impulsados por TinyML
- Herramientas de simulación y enfoques de pruebas en campo
- Métricas de rendimiento para la autonomía integrada
- Depuración y mejora iterativa
Integración en Plataformas de Robótica
- Despliegue de TinyML dentro de pipelines basados en ROS
- Interfaz de modelos de ML con controladores de motores
- Mantenimiento de la fiabilidad entre variaciones de hardware
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de las arquitecturas de sistemas robóticos
- Experiencia en desarrollo integrado
- Conocimiento de conceptos de aprendizaje automático
Público objetivo
- Ingenieros de robótica
- Investigadores de IA
- Desarrolladores integrados
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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
