Programa del Curso

Introducción a la Física AI Avanzada

  • Visión general de conceptos avanzados de Física AI
  • Desarrollos y tendencias recientes en sistemas autónomos
  • Desafíos clave en el diseño de sistemas autónomos

Diseño de Sistemas Avanzados

  • Diseño mecánico y eléctrico para sistemas complejos
  • Integración de sensores y actuadores avanzados
  • Gestión energética y sostenibilidad

Algoritmos de IA para Autonomía

  • Aprendizaje profundo para percepción y planificación
  • Aprendizaje por refuerzo para control adaptativo
  • Optimización de flujos de trabajo de IA para la toma de decisiones en tiempo real

Procesamiento y Integración de Datos en Tiempo Real

  • Técnicas avanzadas de fusión de sensores
  • Procesamiento de datos en tiempo real para entornos dinámicos
  • Estrategias avanzadas de navegación y evasión de obstáculos

Simulación y Validación

  • Uso avanzado de entornos de simulación
  • Modelado y prueba de escenarios complejos
  • Validación del sistema y optimización del rendimiento

Estrategias de Automatización y Despliegue

  • Programación de flujos de trabajo avanzados para la automatización
  • Garantizar confiabilidad y seguridad en despliegues autónomos
  • Escalabilidad y mantenimiento de sistemas autónomos

Explorando Tendencias Futuras y Desafíos

  • Avances en la interacción humano-robot e intercambio colaborativo
  • Consideraciones éticas en sistemas autónomos
  • El futuro de la Física AI en diversas industrias

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión sólida de los conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Habilidad en el diseño y control de sistemas robóticos
  • Experiencia con lenguajes de programación como Python o C++

Público objetivo

  • Investigadores de IA
  • Expertos en robótica
  • Ingenieros de software
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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